基于集成核局部保持投影的连续过程故障检测方法

摘要

基于集成核局部保持投影的连续过程故障检测方法，涉及一种关于核参数选择的连续过程故障检测方法，包括将正常状态下的历史数据作为建模数据的训练集，利用高斯核函数对建模数据进行核变换，运用EKLPP方法进行非线性连续过程建模和故障检测。首先对训练数据矩阵进行标准化处理。运用KLPP方法将其转换成核矩阵代替待检测数据，利用Bayesian决策将各检测结果转化成发生故障的概率形式，根据集成统计量是否超过控制限来判断该时刻数据是否正常。如果集成统计量超过控制限，则该时刻数据是故障的。如果测试表明系统出现故障，需要工作人员查明情况，排除险情。本发明有效地解决了对于不同的故障，适用的参数也会不同的问题。

主权项

基于集成核局部保持投影的连续过程故障检测方法，其特征在于，所述方法包括以下过程：将在生产过程中采集到的正常数据作为建模数据的训练集，对训练数据进行标准化处理，利用KLPP方法提取建模数据的非线性局部信息；选取一系列具有不同核参数的高斯核函数，运用KLPP方法建立多个子模型，并计算各模型的统计量以及统计量的控制限；对新来的时刻样本进行预处理后，运用KLPP方法将其转换成核矩阵代替待检测数据，并投影到各个子模型上，利用Bayesian决策将各检测结果转化成发生故障的概率形式，通过集成学习法将各检测结果进行组合，并将其与控制限α进行比较，根据集成统计量是否超过控制限来判断该时刻数据是否正常；如果集成统计量超过控制限，则该时刻数据是故障的；否则是正常的；如果测试表明系统出现故障，则需要工作人员及时查明情况，排除险情。