基于鲁棒测地线距离的复杂间歇过程故障检测

针对多工况间歇过程受噪声等影响使数据呈现出离群点、非线性等特征,本文提出一种基于鲁棒测地线距离(RGD)的故障检测方法。首先利用局部离群概率(LOP)剔除离群点之后标准化,减轻噪声干扰,提高故障检测的鲁棒性;接着,采用多向主元分析(MPCA)进行特征提取,获得主元;然后,在主元空间求得赋权邻接矩阵,通过改进的迪科斯彻(IDijkstra)算法计算各批次间的测地线距离,表征数据间的实际最短距离,从而更好地体现批次数据间的局部近邻关系。最后,通过构造测地线距离α次方统计量Lo D进行过程故障检测,与欧氏距离平方和统计量相比可提高样本的有效性,减小边缘训练数据距离的偏离程度。在人工三臂螺旋数值仿真和半导体工业实例中进行应用,结果表明了所提算法的有效性。