【摘 要】
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针对传统方法对非线性或多模态间歇过程的故障检测率低的问题,提出一种基于K近邻邻域保持嵌入得分差分(difference of K nearest neighbors score associated with neighborh
【机 构】
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沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61490701,61673279)
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针对传统方法对非线性或多模态间歇过程的故障检测率低的问题,提出一种基于K近邻邻域保持嵌入得分差分(difference of K nearest neighbors score associated with neighborhood preserving embedding,DKNPE)的健康状态监视方法。首先,通过NPE方法计算训练数据集的得分矩阵,称其为样本的本质得分。然后,在训练数据集计算每个样本的K近邻均值,并将其投影到低维空间以获得样本的估计得分。接下来,在差分子空间(diffe-rence
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