基于聚类选择k近邻的LLE算法及故障检测

发布时间：2017-08-24 21:37

  本文关键词：基于聚类选择k近邻的LLE算法及故障检测

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【摘要】：针对化工过程在多种运行模式下多种流形结构具有不同最优近邻数问题,提出了基于聚类选择k近邻的局部线性嵌入(LLE)过程监控方法。使用LLE算法提取高维数据的低维子流形,通过局部线性回归得到高维数据空间到特征空间的映射矩阵;选择Silhouette指标作为聚类有效性指标评估嵌入空间样本信息的相似性,进而确定最优近邻数,根据映射矩阵构建故障监控统计量及其控制限,进行故障检测。最后将所提算法与其他经典算法应用于TE化工过程对比分析,验证了算法的有效性。
【作者单位】： 南京工业大学电气工程与控制科学学院;
【关键词】： 局部线性嵌入 最近邻数 子流形 故障检测 聚类指标
【基金】：国家自然科学基金项目(61203020,61503181) 江苏省自然科学基金项目(BK20141461,BK20140953)~~
【分类号】：TQ015.9
【正文快照】： 引言现代化工过程中存在强非线性、强耦合性和多模态等特性,使得过程数据不能直接反映其运行状态,需要提取有效数据进行分析[1]。传统的线性降维算法,如PCA[2],保持了数据集的全局距离结构不变,不能保持非线性数据结构的内在流形。基于核函数的非线性降维算法,如KPCA[3],采用

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本文编号：733265