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一种面向工业过程的质量异常检测与故障量化评估方法
董洁; 张伟; 彭开香; 马亮
发表期刊自动化学报
ISSN0254-4156
2022
卷号48期号:10页码:2406-2415
摘要质量异常检测(Quality abnormality detection, QAD)与故障量化评估(Fault quantitative assessment, FQA)作为工业过程监控的关键环节,是故障诊断领域的研究热点.本文提出了一种新的工业过程质量异常检测与故障量化评估方法.首先,采用弹性网络(Elastic net, EN)算法构建了质量相关的变量候选集,借助典型相关分析(Canonical correlation analysis, CCA)构建了质量相关的特征向量,并引入支持向量数据描述(Support vector data description, SVDD)实现质量异常检测.其次,从优化近邻点距离的角度提出了增强局部线性嵌入(Enhanced local linear embedding, ELLE)算法,并提出了基于CCA-ELLE的质量异常故障量化评估方法.最后,通过田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman, TE)过程进行仿真验证,并与传统的方法进行对比分析,实验结果验证了所提方法的优越性和有效性.
关键词质量异常检测 支持向量数据描述 故障量化评估 局部线性嵌入 工业过程
DOI10.16383/j.aas.c190880
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文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56261
专题学术期刊_自动化学报
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GB/T 7714
董洁,张伟,彭开香,等. 一种面向工业过程的质量异常检测与故障量化评估方法[J]. 自动化学报,2022,48(10):2406-2415.
APA 董洁,张伟,彭开香,&马亮.(2022).一种面向工业过程的质量异常检测与故障量化评估方法.自动化学报,48(10),2406-2415.
MLA 董洁,et al."一种面向工业过程的质量异常检测与故障量化评估方法".自动化学报 48.10(2022):2406-2415.
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