基于余弦相似度的复杂网络故障检测方法及应用

发布时间：2018-03-11 07:52

  本文选题：余弦相似度　切入点：复杂网络　出处：《北京化工大学学报(自然科学版)》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出一种基于余弦相似度的复杂网络故障检测方法。利用余弦相似度确定变量之间的相关性,得到邻接矩阵,进而构建变量之间的网络模型;结合系统的网络拓扑结构,计算相应的复杂网络度量指标,对比故障状态与无故障状态下的网络结构与度量指标的差异,确定故障源;最后利用Tennessee-Eastman(TE)过程故障检测实例,结果表明,与偏相关系数方法对比,本文所提方法能有效且更准确地检测出故障。
[Abstract]:A complex network fault detection method based on cosine similarity is proposed. Using cosine similarity to determine the correlation between variables, the adjacent matrix is obtained, and then the network model between variables is constructed. Calculate the corresponding measurement index of complex network, compare the difference of network structure and measurement index between fault state and non-fault state, and determine the fault source. Finally, using Tennessee-Eastman te) process fault detection example, the result shows that, compared with the partial correlation coefficient method, The method proposed in this paper can detect faults effectively and accurately.
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;北京化工大学智能过程系统工程教育部工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(61374166/61603025) 北京市自然科学基金(4162045)
【分类号】：O157.5

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本文编号：1597253