基于数据深度的过程工业故障检测方法
来源：计算机工程与应用杂志2020年第1期北京时间：
作者：车建国，赵赛
单位：南开大学 商学院，天津 300071
摘要：为了对过程工业的生产过程进行质量监控，提出了一种基于数据深度的故障检测方法。选取较为易用的马氏深度与空间深度，同时为了提高空间深度对位置偏离程度的敏感性，引入高斯核函数将其核化，借助深度函数（马氏深度、核空间深度）将高维过程数据映射成一维深度值，再结合非参数秩统计量构造渐近分布进行故障判断。通过田纳西-伊士曼（TE）仿真实验，参考误报警率和检测效率两个指标，并将故障检测效果与其他方法进行对比，验证了所提方法的有效性。
关键词：故障检测,数据深度,核空间深度,马氏深度,秩统计量,TE过程
