基于海林格距离加权关键主元的流程工业故障检测研究

在采用主成分分析（principal component analysis,PCA）算法进行故障检测时,主元的选取及处理直接影响其故障检测的表现。对此,提出一种基于全变量表达（full variable expression,FVE）和海林格距离（Hellinger distance,HD）的故障检测方法。首先,利用FVE得到所有关键主元,即保留所有变量信息;然后考虑到与故障相关主元的重要性,定义基于海林格距离的变化率,用来衡量正常工况下主元与异常工况下主元的差异;对与故障发生更相关的主元进行加权,以突出与故障相关主元对于后续故障检测的影响;最后,考虑到降维后数据通常服从非高斯分布,利用改进的局部离群因子（local outlier factor,LOF）构建统计量,其相应控制限通过核密度估计（kernel density estimation,KDE）确定。数值实例及带钢热连轧实际生产数据验证了所提方法的有效性与优越性。     

一种免疫优化的LS-SVR集成算法及其故障预报应用

针对支持向量机集成问题,将最小二乘支持向量回归机作为子回归机,定义子回归机的结构差异度概念,提出一种基于免疫算法优化的多回归机集成方法.该方法首先对各子回归机参数免疫优化,从而减小训练误差;在此基础上选择满足固定差异度的子回归机进行集成,并对集成权值再次优化选择,提高最小二乘支持向量回归机集成的泛化性能.将该方法应用于噪声污染的非线性时间序列的故障预报,利用预测误差反映的故障信息可以实现微小未知故障的快速预报.仿真结果证明了方法的有效性.