基于改进KNPE算法的化工过程故障检测
Fault detection based on improved KNPE in chemical process
上海理工大学 管理学院, 上海 200093
摘要
核邻域保持嵌入（KNPE）算法能够较好地在非线性空间中进行故障检测，但高斯核函数仅对数据的局部空间有较强学习能力，泛化能力较差。针对上述问题，在高斯核函数的基础上，引入泛化能力较强的多项式核函数与其进行线性加权组合，提出基于组合核函数的邻域保持嵌入（CKNPE）算法。该算法在注重数据局部学习能力的同时增强了外推、预测能力，更多地保留了原始数据的特征信息。通过田纳西—伊斯曼（TE）仿真实验，与CKPCA、CMKPCA算法进行横向比较，并与NPE、KNPE算法进行纵向比较，证明了CKNPE算法对非线性故障检测的优越性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(71572113,71432007,71871144)
国家自然科学基金匹配项目(1P16303003,2019KJFZ048,2018KJFZ035)
上海理工大学大学生创新训练计划项目(XJ2020135,XJ2020144,XJ2020148,XJ2020177)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.12.0673
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1459-1462
文章编号: 1001-3695(2021)05-032-1459-04
发布历史
[2021-05-05] 印刷出版
引用本文
李军祥, 李春阳, 夏丽莎. 基于改进KNPE算法的化工过程故障检测 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (5): 1459-1462. (Li Junxiang, Li Chunyang, Xia Lisha. Fault detection based on improved KNPE in chemical process [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (5): 1459-1462. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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