动态多流形投影算法在统计过程监测中的应用

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为了解决工业数据的序列相关性以及数据的全局和局部结构在某些异常状态下的变化问题,通过“时滞偏移”方法将动态行为纳入多流形投影(multi-manifold projections,MMP)模型,提出一种动态多流形投影算法(dynamic multi-manifold projections,DMMP)在统计过程监测中的应用方案.首先,在原始采样数据的基础上加入时滞变量使之具有动态特性;其次,通过分别求解全局图最大值和局部图最小值,获得全局和局部结构信息;然后,构建统一框架,即全局图最大值和局部图最小值,提取高维动态数据有意义的低维描述;最后,通过对比统计量与控制限进行故障检测,将基于DMMP的监控方案通过田纳西伊斯曼过程验证其可行性和有效性.仿真结果表明,DMMP的整体性能优于一些传统的保持全局或局部特征的算法.新算法解决了传统算法中具有时间相关性的数据信息获取不全面的问题,为提高传统算法在动态工业过程故障检测中的性能提供了参考.
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