ISOMAP-LDA方法用于化工过程故障诊断

摘要：

针对化工连续生产过程的时序性及非线性等特征,提出一种新的基于数据驱动的化工过程故障诊断方法:ISOMAP-LDA.首先实行流形学习算法ISOMAP,在保持量测数据几何结构特性下完成非线性降维,然后基于提取的嵌入变量张成的低维空间,选用线性判别分析(LDA)构造故障模式类的判别函数,负责各采样个体故障类型的判定.将该方法用于仿真化工Tennessee Eastman 过程的故障诊断,结果表明,ISOMAP-LDA方法不仅拥有较高的故障诊断能力,而且取得采样在低维空间的可视化表示.

关键词：流形学习、集成等距特征映射、线性判别分析、故障诊断、Tennessee Eastman过程

所属期刊栏目：60

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：浙江省自然科学基金项目Y406053

在线出版日期：2011-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：122-126