基于NGPP-SVDD的非高斯过程监控及其应用研究

摘要：

提出了基于NGPP-SVDD(Non-Gaussian projectionpursuit,NGPP;Support vector data description,SVDD)的统计过程监控和故障检测方法,避免了传统统计过程监控方法假设数据服从正态分布的不足.针对传统的FastICA(Fast independent compo-nent analysis)算法容易陷入局部极小值的不足,结合微粒群算法提出非高斯投影算法(NGPP),保证提取的独立成分非商斯性最大化,并给出了非高斯成分数目的选择准则.获得过程非高斯独立成分之后,利用SVDD来描述其分布情况,构造新的统计量确定其统计控制限.通过对数值仿真及工业应用研究表明,该方法能够及时地发现过程中出现的异常情况.

关键词：独立成分、支持向量数据描述、微粒群优化、故障检测

所属期刊栏目：35

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2007AA04Z162;国家自然科学基金60721062;教育部留学回国人员科研启动基金

在线出版日期：2009-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：107-112