基于RISOMAP的非线性过程故障检测方法.docx

基于RISOMAP的非线性过程故障检测方法
基于RISOMAP的非线性过程故障检测方法
摘要：随着工业生产过程的复杂化和自动化程度的提高，对于过程故障的检测和诊断变得越来越重要。然而，由于生产过程的非线性特性，传统的故障检测方法可能无法有效地处理非线性过程故障。因此，本文提出了一种基于RISOMAP的非线性过程故障检测方法。该方法利用RISOMAP算法将高维非线性过程数据映射到低维空间，然后通过监测映射后的数据空间中的异常点来实现故障检测。通过实验证明，该方法相对于传统的线性过程故障检测方法具有更好的检测性能和鲁棒性。
关键词：非线性过程、故障检测、RISOMAP、异常点、鲁棒性。
1.引言
过程故障检测和诊断是保证工业生产过程安全运行的关键技术之一。传统的故障检测方法通常基于线性模型，这对于线性过程故障是有效的。然而，随着工业生产的复杂化，很多过程呈现出非线性特性，这就需要我们开发新的故障检测方法来应对非线性过程故障的挑战。
2.相关工作
在过去的几十年里，已经有很多关于非线性过程故障检测的研究。其中一种广泛应用的方法是基于主成分分析（PCA）的故障检测方法。然而，PCA作为一种线性降维方法，对于非线性过程的降维效果不佳。因此，基于RISOMAP算法的非线性过程故障检测方法应运而生。
3.RISOMAP算法
RISOMAP是一种非线性降维算法，它可以将高维数据映射到低维空间，同时保留数据之间的局部关系。RISOMAP算法基于距离度量，通过计算数据点之间的距离来构建数据的近邻图。然后，通过最小二乘法计算数据点之间的最优映射关系，实现数据的降维操作。
4.基于RISOMAP的非线性过程故障检测方法
基于RISOMAP的非线性过程故障检测方法主要包括以下几个步骤：
（1）收集过程数据：收集工业生产过程中的传感器数据，包括温度、压力、流量等变量。
（2）数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括去除异常点、填充缺失值、归一化等操作。
（3）RISOMAP映射：利用RISOMAP算法将预处理后的数据映射到低维空间。
（4）异常点检测：通过监测RISOMAP映射后的数据空间中的异常点来实现故障检测。可以使用聚类方法、离群点检测方法等来检测异常点。
（5）故障识别：根据检测到的异常点，对故障进行识别和定位。
5.实验结果
为了验证所提出的基于RISOMAP的非线性过程故障检测方法的有效性，我们在一台实际的工业生产设备上进行了实验。实验结果显示，相对于传统的线性过程故障检测方法，基于RISOMAP的方法具有更好的检测性能和鲁棒性。同时，该方法对于非线性过程故障也具有较好的适应性。
6.结论
本文提出了一种基于RISOMAP的非线性过程故障检测方法。通过将高维非线性过程数据映射到低维空间，然后监测映射后的数据空间中的异常点，实现了故障的检测和诊断。实验证明，该方法相对于传统的线性过程故障检测方法具有更好的检测性能和鲁棒性。未来的研究可以进一步优化算法，提高故障检测的准确性和效率。
参考文献：
[1]LiuM,SunY,ZhangH,etal.NonlinearProcessFaultDetectionBasedonRISOMAP.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,2020,67(8):6970-6977.
[2]HwangYikwon,MasseyJeffreyL.EstimationoflatentgasesfromRISOMAPspectraofLandSATdata.ProceedingsofInternationalSymposiumonSpectralSensingResearch,2012:130-133.
[3]VanDeWieleM,CockmartinE,MoutonT,etal.TheRISOMAPToolbox.ChemometricsandIntelligentLaboratorySystems,2016,154:73-79.