一种鲁棒半监督建模方法及其在化工过程故障检测中的应用

发布时间：2018-03-08 08:24

  本文选题：故障检测　切入点：鲁棒模型　出处：《化工学报》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：复杂化工过程的观测样本往往包含着测量噪声与少量的离群点数据,而这些受污染的数据会影响数据驱动的过程建模与故障检测方法的准确性。本文考虑了化工过程测量样本的这一实际情况,提出了一种鲁棒半监督PLVR模型(RSSPLVR),并利用核方法将其扩展为非线性的形式(K-RSSPLVR)。此类算法利用基于样本相似度的加权系数作为概率模型的先验参数,能有效消除离群点对建模的影响。利用加权后的建模样本,本文通过EM算法训练了RSSPLVR和K-RSSPLVR的模型参数,并提出了相应的故障检测算法。最后,通过TE过程仿真实验验证了所提出方法的有效性。
[Abstract]:Complex chemical process observation samples often contain a small amount of measurement noise and outlier data, and the accuracy of the contaminated data modeling and fault detection method of data driven process. Considering the actual situation of chemical process measurement samples, proposed a robust semi supervised PLVR model (RSSPLVR), and the use of kernel method is extended to the nonlinear form (K-RSSPLVR). This algorithm based on the weighted coefficient of similarity is used as the prior probability model parameters, can effectively eliminate the impact of outliers on the modeling. The modeling sample weighted, the training model parameters RSSPLVR and K-RSSPLVR by EM algorithm, and put forward the fault detection algorithm. Finally, through the simulation experiment of TE to verify the validity of the proposed method.

【作者单位】： 浙江科技学院自动化与电气工程学院;浙江大学控制科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61603342) 浙江省自然科学基金项目(LQ15F030006) 浙江省教育厅项目(Y201636867)~~
【分类号】：TP277

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本文编号：1583121