【摘 要】
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工业过程中各类数据间具有一定的相似性,单纯利用K均值算法对其进行故障诊断时,存在很大的错误率。提出一种基于局部线性嵌入(Locally Linear Embedding, LLE)的K均值聚类算法,将正常数据运用LLE算法降维并求出投影矩阵,利用投影矩阵将原始故障数据映射到低维空间,再利用K均值算法对其聚类,建立检测与诊断模型。将此方法应用于田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman, T
【机 构】
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沈阳化工大学信息工程学院,辽宁沈阳110142
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工业过程中各类数据间具有一定的相似性,单纯利用K均值算法对其进行故障诊断时,存在很大的错误率。提出一种基于局部线性嵌入(Locally Linear Embedding, LLE)的K均值聚类算法,将正常数据运用LLE算法降维并求出投影矩阵,利用投影矩阵将原始故障数据映射到低维空间,再利用K均值算法对其聚类,建立检测与诊断模型。将此方法应用于田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman, TE)过程中进行故障检测与诊断,并同传统K均值算法及LLE算法对比,结果表明:提出的新方法具有更高的正确率
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