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基于流形學習的非線性多工況過程建模及監控研究

批準號61540070 學科分類故障診斷與容錯控制 ( F030115 )
項目負責人苗愛敏 負責人職稱副教授 依托單位云南大學
資助金額7.00
萬元
項目類別應急管理項目 研究期限2016 年 01 月 01 日 至
2016 年 12 月 31 日
中文主題詞故障檢測與診斷;過程監控;多工況過程;流形學習;非線性
英文主題詞fault detection and diagnosis;process monitoring; multi-mode process ;manifold learning;nonlinear

摘要

中文摘要 針對多工況過程中普遍存在的非線性問題,鑒于流形學習算法在提取非線性數據特征方面的優勢,研究非線性多工況過程的故障識別問題。首先研究非線性數據結構特征,建立基于數據局部和非局部特征相似度評定準則;針對非線性故障識別,在數據局部相似度評定準則的基礎上,研究利用有監督流形學習算法建立數據的分類及故障識別模型,并針對部分標簽未知的半監督過程進行研究。在局部關系模型的基礎上,結合傳統的全局監控算法,進一步探討將數據局部特征和全局特征進行融合,建立統一的基于數據局部非局部模型的故障識別框架。
英文摘要 To deal with the nonlinear problems in multimode processes, the manifold learning algorithms which have advantages in extracting the non-linear characteristics of the process data, is introduced for the nonlinear fault recognition. For more complicated multimode process, the nonlinear feature extraction is firstly implemented, aiming to construct the local and nonlocal based criteria to evaluate the similarity among the samples. Based on the similarity criteria constructed by local feature, supervised and semi-supervised manifold learning algorithms are presented to establish classification and fault recognition model for the supervised process. By combining traditional global-based algorithm and the local model, the local features and global features of data are further explored. The unified data models for fault classification by local and non-local feature are finally established.
結題摘要 針對復雜過程監控中普遍存在的非線性問題,研究基于流形學習的非線性數據特征提取。利用數據局部和非局部特征,提出了基于數據驅動的過程建模和在線監控方法。項目實施一年來,在國際SCI 期刊上發表研究論文1篇,錄用中文核心期刊論文1篇,申請發明專利1項,公開發明專利2項。取得的理論創新性的成果主要包括:對基于局部特征的算法NPE模型進行了回歸化,建立回歸模型,實現對非線性環境下的工業過程的某些難以測量變量的在線預測和數據建模;研究非線性數據結構特征,利用流形學習算法建立局部的分類準則;結合傳統的基于FDA的數據分類模型,建立針對非線性數據的分類及故障識別模型;局部關系模型的基礎上,進一步探討數據局部特征和全局特征的融合,建立基于局部非局部模型的數據分類與故障識別算法模型。此外,部分理論研究成果在實際配網的環網柜過程監控中得到驗證應用,具有較好的應用前景和社會效益。

成果

序號 標題 類型 作者
1 環網柜故障監測方法綜述 期刊 李鵬|任文平|陳霍興|和占順|
2 Locality preserving based data regression and its application for soft sensor modelling 期刊 Miao, Aimin|Li, Peng|Ye, Lingjian|

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