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基于K均值聚类与局部离群因子算法的故障检测研究

摘要:针对化工生产过程的多工况、数据多模态问题,提出一种基于K均值聚类的局部离群因子故障检测方法。首先利用K均值聚类算法对多模态工业数据进行聚类,将各个模态的数据分离出来,然后运用局部离群因子算法在各个模态下单独建立模型,并且确定各个模态下的局部离群因子控制限。检测时首先判断样本属于哪一类,然后在相应类别下求取局部离群因子值并与此类别下的控制限进行比较,确定是否为故障数据。将此方法运用到TE过程的多模态数据中,并且将此方法与单独应用局部离群因子算法做故障检测对比,结果表明:所提算法可以大幅提高故障的检测率。

关键词:
  • 多模态  
  • k均值聚类  
  • 局部离群因子算法  
  • te过程  
  • 故障检测  
作者:
李元; 耿泽伟
单位:
沈阳化工大学信息工程学院
刊名:
化工自动化及仪表

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:化工自动化及仪表

化工自动化及仪表杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:62-1037/TQ。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1965年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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