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申请/专利权人：湖州师范学院
摘要：本发明公开了一种基于互k近邻的过程监控方法，属于工业过程监控与故障检测领域，主要用于解决工业过程存在离群点时的故障检测问题。本发明同时实现了离群点的剔除和故障检测，提高了故障检测性能。具体来说，在训练阶段之前，训练样本中的部分离群点被消除，使得离群点不再影响建立模型时阈值的确定；在故障检测阶段，本发明比k近邻方法使用了更有价值和可靠的信息，并且消除了伪近邻的影响。此外，本发明解决了离群点的互保问题，使得过程监控性能进一步提高。
主权项：1.一种基于互k近邻的过程监控方法，其特征在于，该方法包括以下各步骤：1收集过程正常运行工况的数据集，即训练集，记为m1为样本数，n1为变量数；2确定参数k的值，离群点剔除阶段和故障检测阶段使用的k值不同，分别记为k1和k2，k越大，样本存在互k近邻的概率越高，通过不同k值的多次尝试，选择性能最优时的k1和k2，然后利用互k近邻MkNN规则剔除训练集中的离群点，得到样本数m2，训练集记为3计算中每一个样本的MkNN平均累积距离统计量，记为计算公式如下： 其中，表示样本i到它的互k近邻的平均累积距离，表示样本i到它的第j个互近邻的欧式距离的平方；4根据步骤3中计算的距离统计量，利用肘部法则将中存在互保现象的离群点识别出来并剔除，得到样本数m3，训练集记为5将步骤4中确定的存在互保现象的离群点的MkNN平均累积距离统计量从中剔除，返回6确定MkNN平均累积距离统计量的故障检测阈值，记为计算公式如下： 其中，i＝1,…,m3是步骤5中计算的Ui2按照降序排列的结果，[m31-α]表示m31-α的整数部分；7对于过程在线运行的一个数据样本，记为判断其是否含有互k近邻；8如果z没有互k近邻，则判定z为故障样本；否则，进入下一步；9计算z与其互k近邻的平均累积距离统计量，记为将与检测阈值比较，如果z即为故障，否则z被检测为正常样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖州师范学院 一种基于互k近邻的过程监控方法
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