论文研究-KNN在化工生产过程故障定位中的应用.pdf

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为了在没有任何历史故障信息的情况下定位真正的故障变量,研究了KNN在化工生产过程故障定位中的应用。首先利用局部离群因子(LOF)算法剔除原始数据中的离群点,将剩余数据作为训练数据建立KNN模型;然后计算待检测数据的检测指标,将其与控制限对比进行故障检测。最后,对检测出的故障计算训练数据基于KNN的变量贡献,利用核密度估计确定定位指标的控制限。对测试数据计算变量对定位指标的贡献,对所求的贡献矩阵进行量化,画出故障定位图。将该方法用于数值例子和TE过程,仿真结果说明该方法可以对故障进行准确定位,证明了其有效性。

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2019-07-22
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