【摘 要】
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针对复杂系统中关键性能指标(KPI)相关故障检测方法检测精度低的问题,提出基于双层改进潜结构投影(DL-IPLS)的KPI相关故障检测方法.利用协整分析和主元分析建立底层模型,对非平稳和平稳变量进行特征提取.将提取的信息进行融合,建立改进潜结构投影的上层模型,根据融合信息对KPI的贡献进行空间分解.在2个正交子空间中设计统计量,实现KPI相关故障的在线监测.田纳西-伊斯曼过程和青霉素发酵过程的仿真结果表明,在面向工业平稳和非平稳复杂工业系统检测时,所提方法有效提高了KPI相关故障的检测率,降低了KPI无关
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673387,61833016),陕西省自然科学基金资助项目(2020JM-356).
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针对复杂系统中关键性能指标(KPI)相关故障检测方法检测精度低的问题,提出基于双层改进潜结构投影(DL-IPLS)的KPI相关故障检测方法.利用协整分析和主元分析建立底层模型,对非平稳和平稳变量进行特征提取.将提取的信息进行融合,建立改进潜结构投影的上层模型,根据融合信息对KPI的贡献进行空间分解.在2个正交子空间中设计统计量,实现KPI相关故障的在线监测.田纳西-伊斯曼过程和青霉素发酵过程的仿真结果表明,在面向工业平稳和非平稳复杂工业系统检测时,所提方法有效提高了KPI相关故障的检测率,降低了KPI无关
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