資料介紹
針對傳統的數據驅動方法偏最小二乘法( PLS)中存在的多模態數據故障檢測效果不佳的問題,提出了一種新的故障檢測方法——基于局部近鄰標準化( LNS)的PLS( LNS-PLS)。首先,利用LNS方法對原始數據進行高斯化處理,在此基礎上建立PLS的監控模型,確定T2和平方預測誤差(SPE)的控制限;其次,對測試數據同樣進行LNS標準化處理,再計算出測試數據的PLS監控指標來進行過程監視及故障檢測,解決了PLS中無法處理多模態的問題。將所提方法應用于數值例子和青霉素生產過程,并將其測試結果與主成分分析( PCA)、K最近鄰(KNN)、PLS等方法進行對比分析。實驗結果表明,所提方法的故障檢測效果優于PLS、KNN、PCA,該方法在分類及多模態過程故障檢測方面有較高的準確性。

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