基于多块信息提取和马氏距离的k近邻故障监测.docx
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
![preview](https://dl-preview.csdnimg.cn/86891170/0001-7385a1e97fae2ae304ced0b0b5f34eb3_thumbnail-wide.jpeg)
![preview-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/scale.ab9e0183.png)
《基于多块信息提取和马氏距离的k近邻故障监测》 故障监测在工业生产过程中扮演着至关重要的角色,它通过运用统计学方法对生产数据进行定量分析,旨在提高产品质量,增强生产安全性。随着生产工艺的复杂化和自动化水平的提升,数据量大幅度增长,多变量统计分析的故障监测算法逐渐受到重视。其中,k近邻(kNN)故障监测算法因其在处理非线性和多模态过程中的良好监测效果而被广泛应用。kNN算法基于故障样本与正常样本之间的偏移量差异,通过计算样本的kNN平方距离来建立统计量,进行故障检测。 然而,kNN算法存在一些局限性,如计算量大,尤其是在涉及近邻搜索时;另外,使用欧氏距离计算统计量时,所有变量的权重相同,而在实际工业过程中,不同变量对故障的影响权重往往是不同的。因此,学者们对kNN算法进行了多方面的改进。 例如,一些研究采用主元分析(PCA)进行数据降维,减少计算负担,但PCA可能丢失包含故障信息的小方差主元。还有研究者利用局部保持投影(LPP)降维,结合样本的局部近邻集确定权重。马氏距离也被证明比欧氏距离更具优越性,因为它考虑了变量的相关性,能更好地反映局部结构,提升kNN的性能。此外,将kNN应用到独立元分析(ICA)处理后的数据,可以解决直接处理变量时部分潜隐变量被忽视的问题。 面对复杂的工业过程,全局建模策略在大量变量和复杂关系下显得力不从心,于是,多块建模策略应运而生。这种方法通常将数据划分为多个子块进行建模,比如通过局部异常因子、KL散度、J-B监测等方法进行子块划分。这些多块建模方法在一定程度上弥补了全局建模的不足,但在处理微小偏移或振荡故障时仍存在挑战。 针对这些问题,本文提出了一种新的kNN故障监测方法——基于多块信息提取和马氏距离的kNN故障监测(MBI-MDkNN)。该方法首先从原始数据中提取变量的累计信息和变化率信息,结合观测信息构建特征子块;然后,利用马氏距离的kNN算法对子块进行监测;最后,通过贝叶斯融合分块监测结果,生成最终统计量完成故障监测。通过数值仿真和实际TE过程的应用,验证了MBI-MDkNN方法的有效性,它能够有效地提升微小故障监测的报警率。 综上所述,MBI-MDkNN方法结合了信息提取的深度、多块建模的灵活性和马氏距离的统计优势,为非线性非高斯数据环境下的故障监测提供了更高效、更精确的解决方案。这种方法有望在未来工业生产过程中发挥重要作用,提高故障识别的准确性和实时性,进一步保障生产安全和效率。
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86891170/bg1.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86891170/bg2.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86891170/bg3.jpg)
剩余12页未读,继续阅读
![avatar-default](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/lazyLogo2.1882d7f4.png)
![avatar](https://profile-avatar.csdnimg.cn/3f07197aad004e4fa57ac5a008eb6aaf_weixin_57147647.jpg!1)
- 粉丝: 4060
- 资源: 1万+
![benefits](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-1.c8e153b4.png)
![privilege](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-2.ec46750a.png)
![article](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-3.fc5e5fb6.png)
![course-privilege](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-4.320a6894.png)
![rights](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-icon.fe0226a8.png)
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![voice](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
![center-task](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/center-task.c2eda91a.png)
![dialog-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)