基于权重k近邻的多模态过程故障检测方法

冯立伟^1,2，张成^1,2，李元²，谢彦红^1,2

1. 沈阳化工大学数理系2. 沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心

摘 要：工业过程往往运行于多个生产模态,针对多模态过程数据的空间分布特点:中心漂移和模态协方差差异明显,提出了基于权重k近邻的故障检测方法（FD-wkNN）。首先在训练数据集中寻找第k近邻并计算近邻距离;其次把此k近邻与其前K近邻集的局部近邻平均距离倒数作为权重,构建加权平均累积距离D作为统计量。加权平均累积距离可以有效降低中心漂移和协方差差异明显的影响;最后,利用核密度估计确定训练样本集统计量D的控制限,当新样本的加权平均累积距离大于控制限时,则其为故障;否则为正常。FD-wkNN具有对协方差较小模态的微弱故障的检测能力。通过模拟实例和青霉素发酵过程进行故障检测仿真实验,并与PCA,KPCA,FD-kNN等方法比较,验证了所提方法的有效性。

关键词：主元分析;核主元分析;k近邻;多模态;故障检测;