LNS-PPA故障检测算法：非线性多模态工业过程的高效解决方案

本文主要探讨了一种创新的故障检测方法，名为基于局部近邻标准化（Local Neighborhood Standardization, LNS）和主多项式分析（Principal Polynomial Analysis, PPA）相结合的策略。在复杂的工业过程中，许多信号可能具有非线性和多模态特性，这对传统的故障检测技术提出了挑战。LNS算法在此发挥了关键作用，它通过对每个样本构建k近邻数据集，然后使用这些邻近数据的均值和方差进行标准化处理，从而有效地去除数据中的多模态噪声，使得数据更加集中和易于处理。 接着，文章引入了主多项式分析（PPA），这是一种适用于非线性数据建模的技术。通过对标准化后的样本应用PPA，计算出T2和SPE统计量，并据此确定控制限，实现对潜在故障的有效识别。这种方法的优势在于，它能够捕捉到非线性数据的内在规律，提高故障检测的准确性。 为了验证这种LNS-PPA方法的性能，研究者将其应用到多模态非线性的数值例子和田纳西伊斯曼（TE）化工过程的实际数据上。实验结果表明，相比于传统的主元分析法（Principal Component Analysis, PCA）和主多项式分析法，LNS-PPA在处理这类复杂数据时显示出更好的故障检测效果和稳定性。 作者列举了文章的具体细节，包括发表的期刊名称——《山东科技大学学报·自然科学版》，以及作者列表，强调了研究团队的协作。此外，文章还提供了详细的引用格式，以便读者追踪和引用研究成果。 这篇论文的重要贡献在于提出了一种针对工业过程非线性和多模态特征的故障检测新策略，通过结合LNS和PPA，优化了故障检测的准确性和鲁棒性，对于提升工业过程的监控能力和维护效率具有实际价值。