【摘 要】
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针对高炉炼铁过程的复杂性和时变性,以及观测值中包含异常值的问题,提出一种加权图的高炉过程故障检测方法以降低异常值的影响.采用基于图的突变点检测方法,考虑其具有无监督
【机 构】
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浙江大学 控制科学与工程学院,浙江 杭州,310027浙江大学 控制科学与工程学院, 浙江 杭州 310027;中国科学院 沈阳自动化研究所,辽宁 沈阳 110016;
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针对高炉炼铁过程的复杂性和时变性,以及观测值中包含异常值的问题,提出一种加权图的高炉过程故障检测方法以降低异常值的影响.采用基于图的突变点检测方法,考虑其具有无监督和非参数的优势.首先,根据加权的欧式距离利用最小生成树的方法得到连接图.然后,通过计算连接来自突变点前后两部分观测值的边数目作为统计量,实现故障检测.最后,利用数值仿真验证了算法的有效性,并在实际高炉过程中实施.结果表明,基于加权图方法,能够降低高炉过程中采集到数据矩阵中异常值的影响,提高故障检测的效果.
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