基于PC-WKNN的多工况间歇过程故障检测方法实证研究

本文主要探讨了"基于PC-WKNN的多工况间歇过程故障检测方法研究"这一主题，针对多工况间歇生产过程中的挑战，如高维数据、中心漂移和方差差异显著等问题。PC-WKNN方法作为一种创新的故障检测策略，结合了主元分析（PCA）和加权K近邻算法（WKNN）。 首先，主元分析被用于处理高维数据，通过线性变换将原始数据映射到低维空间，这有助于简化数据结构，减少冗余信息，并提高处理效率。通过PCA确定的主元模型使得数据更容易理解和分析，同时降低了对异常数据的敏感性。 接着，加权K近邻（WKNN）算法在主元空间中发挥作用。作者提出了一种新的权重计算方式，即利用训练样本的第k个近邻的局部近邻平均距离的倒数作为权重。这种加权距离D的设计能够更好地抵抗工况中心漂移和方差差异带来的影响，因为它赋予了接近训练样本的点更大的权重，从而更准确地反映数据的分布特性。 最后，作者依据t分布来确定统计量D的控制限。当测试样本的加权距离D超过这个控制限时，表明存在故障，否则视为正常状态。这种方法有效地提高了多工况间歇过程的故障检测率，使得检测更为精确。 通过对比实验，包括两个模拟实例和青霉素发酵仿真，研究者验证了PC-WKNN方法相较于PCA、KPCA、FD-KNN和PC-KNN等其他方法在故障检测上的优越性。结果显示，PC-WKNN在处理多变和复杂工况下具有更好的鲁棒性和准确性。 本文的核心贡献是提出了一种有效的故障检测策略，它巧妙地融合了主元分析和加权K近邻技术，适用于处理多工况间歇过程中的故障检测问题。这对于工业生产过程监控和维护具有重要的实际应用价值。