KNN在化工生产故障定位中的无历史故障应用研究

本文主要探讨了K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法在化工生产过程故障定位中的应用。针对在缺乏历史故障信息的情况下，如何有效地确定故障变量的问题，研究者采用了一种创新的方法。首先，通过局部离群因子(LOF)算法，该算法能够识别并剔除原始数据集中的异常值或离群点，确保后续分析的准确性。这样处理后的数据被用作KNN模型的训练样本。 在建立KNN模型后，对于待检测的数据，研究人员计算特定的检测指标，并将其与预先设定的控制限进行比较，从而进行故障的初步判断。这个步骤是关键，因为通过与正常操作范围的对比，可以快速发现潜在的异常情况。 接下来，针对已经识别出的故障，研究人员进一步计算训练数据中每个变量对故障定位指标的贡献度。这一步利用了KNN的变量贡献概念，通过核密度估计方法来确定这些变量在定位过程中的重要性界限。这种方法有助于确定故障发生的具体原因，因为变量贡献度可以揭示哪些因素可能引起了故障。 对于测试数据，同样计算其变量对定位指标的贡献，然后形成一个贡献矩阵，以此可视化地呈现各个变量对故障定位的影响程度。这种故障定位图清晰直观，有助于工程师快速定位问题区域。 实验部分，研究者将这种方法应用于数值示例和实际的TE过程（可能是特定化工生产流程的一个缩写）。仿真结果显示，该方法在故障定位上具有较高的精度，证明了KNN在化工生产过程中故障诊断的有效性和实用性。 这篇论文通过结合LOF算法、KNN模型和变量贡献评估，提供了一种有效且实用的化工生产过程故障定位策略，对于提升生产过程的稳定性和维护效率具有重要的理论和实践价值。同时，研究还强调了在数据预处理阶段剔除离群值的重要性，以及在故障诊断过程中变量贡献度评估的科学性，这对于其他领域如智能制造、工业互联网等的故障预警和预防也具有指导意义。