针对复杂工业生产过程具有高维度、多工况、非线性的特征以及扩散映射存在的新样本投影困难的问题,本文提出了一种基于可扩容式扩散映射和局部离群因子(expandable diffusion maps and local outlier factors, EDM-LOF)的工业过程故障...针对复杂工业生产过程具有高维度、多工况、非线性的特征以及扩散映射存在的新样本投影困难的问题,本文提出了一种基于可扩容式扩散映射和局部离群因子(expandable diffusion maps and local outlier factors, EDM-LOF)的工业过程故障检测方法.使用扩散映射方法提取训练样本的低维流形结构,构建局部投影矩阵将新样本投影至流形空间,并在流形空间中使用局部离群因子方法进行故障检测.将EDM-LOF应用于青霉素发酵过程进行故障检测,并与PCA、FD-kNN、LOF方法进行比较,结果表明EDM-LOF具有更高的故障检测性能,验证了该方法的有效性.展开更多
文摘针对复杂工业生产过程具有高维度、多工况、非线性的特征以及扩散映射存在的新样本投影困难的问题,本文提出了一种基于可扩容式扩散映射和局部离群因子(expandable diffusion maps and local outlier factors, EDM-LOF)的工业过程故障检测方法.使用扩散映射方法提取训练样本的低维流形结构,构建局部投影矩阵将新样本投影至流形空间,并在流形空间中使用局部离群因子方法进行故障检测.将EDM-LOF应用于青霉素发酵过程进行故障检测,并与PCA、FD-kNN、LOF方法进行比较,结果表明EDM-LOF具有更高的故障检测性能,验证了该方法的有效性.
