10.3969/j.issn.1000-3932.2019.10.008
基于K均值聚类与局部离群因子算法的故障检测研究
针对化工生产过程的多工况、数据多模态问题,提出一种基于K均值聚类的局部离群因子故障检测方法.首先利用K均值聚类算法对多模态工业数据进行聚类,将各个模态的数据分离出来,然后运用局部离群因子算法在各个模态下单独建立模型,并且确定各个模态下的局部离群因子控制限.检测时首先判断样本属于哪一类,然后在相应类别下求取局部离群因子值并与此类别下的控制限进行比较,确定是否为故障数据.将此方法运用到TE过程的多模态数据中,并且将此方法与单独应用局部离群因子算法做故障检测对比,结果表明:所提算法可以大幅提高故障的检测率.
多模态、K均值聚类、局部离群因子算法、TE过程、故障检测
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TP277(自动化技术及设备)
国家自然科学基金重大项目61490701;国家自然科学基金项目61673279
2019-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
816-821
