基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测

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针对工业过程数据存在的非高斯和多模态特性,提出一种基于统计差分LPP的多模态间歇过程故障检测方法。该方法将统计模量分析的方法应用到间歇过程训练数据集中,计算统计过程变量的均值和方差,将不等长的批次变成等长的统计量,保证统计模量近似服从高斯分布;然后运用差分算法使多模态变为单模态;最后运用LPP算法进行降维和特征提取,计算样本的T~2统计量,并利用核密度估计确定控制限。对于新来的测试样本数据统计差分处理后,向LPP模型上进行投影,计算新数据的T~2统计量并与控制限比较进行故障检测。最后通过半导体过程数
其他文献
针对结构化程度差、表达形式各异的文本数据,提出了一种基于文本信息的故障序列模式挖掘算法,用于发掘故障之间的时序关系。为从文本记录的故障信息中挖掘故障规律,首先将文本信息向量化,对故障文本信息进行相似度衡量,将表达相同意义的故障归为一类。在此基础上根据故障特性,提出最大窗口阈值、最小共现度阈值的概念,构建故障序列模式挖掘算法框架。最后对某型飞机文本故障信息进行序列模式挖掘,找出了正确的故障序列关系。