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  • ISSN 1006-3080
  • CN 31-1691/TQ
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基于加权距离邻域选取策略的多模态过程故障检测

    通讯作者: 侍洪波, hbshi@ecust.edu.cn
  • 基金项目: 国家自然科学基金(61374140)

A Multimodal Process Fault Detection Method Based on Weighted Distance Neighborhood Selection Strategy

    Corresponding author: SHI Hong-bo, hbshi@ecust.edu.cn
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-06-17
  • 刊出日期:  2015-04-30

基于加权距离邻域选取策略的多模态过程故障检测

    通讯作者: 侍洪波, hbshi@ecust.edu.cn
  • 1. 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海 200237
基金项目:  国家自然科学基金(61374140)

摘要: 针对多模态过程数据密度不规则性提出的一类基于密度的方法,大多是以欧式距离为基础来比较彼此间的相似性,从而检测过程是否发生故障。然而多模态数据密度在较小范围内变化较大,采用欧式距离很难获得全面的数据信息。本文提出了一种新的基于加权距离选择邻居的策略,该策略首先对距离进行合理的加权,再根据新的加权距离重新选择样本点的邻居,能有效地避免数据信息不全面的问题。在仿真实验中,首先通过比较基于传统的欧式距离和基于本文加权距离选取的邻居,说明本文策略的优越性;进而将该策略与局部离群因子(Local Outlier Factor, LOF)结合用于TE过程,对TE过程的仿真结果表明该策略在应用于基于密度的检测方法上获得了的良好效果。

English Abstract

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