【摘 要】
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为了解决复杂的多模态过程故障检测问题,提出了邻域保持嵌入—加权k近邻规则(neighborhood preserving embedding-weighted k-nearest neighbors,NPE-wkNN)质量监控方法.首先
【机 构】
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沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心,辽宁沈阳,110142
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为了解决复杂的多模态过程故障检测问题,提出了邻域保持嵌入—加权k近邻规则(neighborhood preserving embedding-weighted k-nearest neighbors,NPE-wkNN)质量监控方法.首先,利用邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)得到特征空间中数据的流形结构;然后,在特征空间中确定每个样本第k近邻的前K近邻集并计算样本的权重.最后,将样本的加权距离作为统计量对过程进行质量监控.NPE-wkNN方法在保持原始数据近邻结构的同时降低了计算复杂度,除此之外,权重规则消除了数据的多模态特征,从而提高了过程故障检测率.通过数值实例和半导体蚀刻工艺仿真实验,对比了传统的主元分析(principal component analysis,PCA)、NPE、k近邻(k-nearest neighbor,kNN)、加权k近邻(weighted kNN,wkNN)等方法,结果验证了本文方法的有效性.
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