基于潜隐变量自相关性子空间划分的故障检测策略

摘要：

针对主元分析(principal component analysis,PCA)中潜隐变量自相关性对故障检测的影响,提出一种基于潜隐变量自相关性子空间划分的故障检测策略(fault detection strategy based on dividing autocorrelation of latent variables,FDDA).首先,应用PCA将输入空间通过线性变换分解为主元子空间(principal component subspace,PCS)和残差子空间(residual subspace,RS).其次,依据潜隐变量自相关性的强弱,将上述两个子空间分别进行二次划分.综上,原始输入空间依据方差和自相关性信息被划分成4个子空间,并利用不同的监控指标进行故障检测.子空间划分方法既可以提取输入变量间的相关性,又可以捕获潜隐变量自相关性.通过4个子空间的联合监控,可以有效地解决动态过程的故障检测问题,具有较高的故障检测率.将FDDA方法应用在TE过程和半导体蚀刻过程,并与PCA、动态PCA(dynamic PCA,DPCA)、kNN等进行对比分析,仿真实验结果验证了FDDA方法的有效性.

关键词：自相关性、主元分析、k近邻规则、TE过程、半导体蚀刻过程

所属期刊栏目：34

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金重大项目;辽宁省科学事业公益研究基金

在线出版日期：2021-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：369-376