基于CVDA与LLE算法的工业过程故障检测

来源：电子测量技术杂志2024年第15期北京时间：

作者：蒋磊峰，张成，李元

单位：1.沈阳化工大学信息工程学院 沈阳 110142; 2.沈阳化工大学理学院 沈阳 110142

摘要：针对工业过程数据中存在的非线性、高维度的问题，提出一种结合典型变量差异度分析与局部线性嵌入算法的故障检测方法。CVDA算法构建的差异度矩阵能实现有效的故障监测，但其依赖于线性投影，仅对数据结构中线性特征的变化敏感。使用LLE算法通过保持样本间的局部关系，将高维的数据映射到低维空间，进行特征的再次提取，进一步挖掘数据的非线性特征和局部邻域信息。最后在低维流形空间中建立隔离森林模型，将得到样本点的异常分数作为故障检测评价标准。通过一组非线性数值实例和TE化工过程数据，将本文所提方法与传统的KPCA、PPA以及CVDA进行对比分析，验证所提算法的有效性及优越性。

关键词：典型变量差异度分析;非线性过程;局部线性嵌入;隔离森林

基金资助：国家自然科学基金（62273242）项目资助