【摘 要】
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由于传统的k近邻故障监测不考虑过程的局部信息,只建立一个全局模型,因此提出一种基于互信息的多块k近邻故障监测方法。首先,考虑建模数据的非线性和非高斯等特性,基于变量间的互信息进行子块构建;然后,利用k近邻方法对每个子块进行建模与监测,子块中的k近邻模型反映了更多的过程局部特征;最后,将所有子块的监测结果通过贝叶斯推断方法进行融合,并采用基于马氏距离的故障诊断方法辨识故障源。通过对田纳西−伊斯曼过程和高炉炼铁过程中的应用仿真,监测结果表明所提方法的可行性和有效性。
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773182),国家重点研发计划子课题(2018YFC1603705-03).
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由于传统的k近邻故障监测不考虑过程的局部信息,只建立一个全局模型,因此提出一种基于互信息的多块k近邻故障监测方法。首先,考虑建模数据的非线性和非高斯等特性,基于变量间的互信息进行子块构建;然后,利用k近邻方法对每个子块进行建模与监测,子块中的k近邻模型反映了更多的过程局部特征;最后,将所有子块的监测结果通过贝叶斯推断方法进行融合,并采用基于马氏距离的故障诊断方法辨识故障源。通过对田纳西−伊斯曼过程和高炉炼铁过程中的应用仿真,监测结果表明所提方法的可行性和有效性。
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