基于核凸非负矩阵分解算法的故障检测方法

针对工业过程中复杂的高维非线性采样数据,提出一种基于核凸非负矩阵分解算法的故障检测方法。利用核函数在高维空间中重构原始数据,并用主元分析法对映射后的数据进行白化预处理;对白化后数据进行凸包非负矩阵分解,同时利用图正则化约束保持数据集在整个分解过程中的固有几何结构不发生改变;建立N^(2)和SPE统计量并计算控制限作为数据状态的判别依据。采用TE过程数据集进行仿真实验,结果表明核凸非负矩阵分解算法对过程数据的故障检测具有较好的效果。