基于差分的动态加权SVDD在多模态过程故障检测中的应用

摘要: 现代工业生产过程存在多种运行模态，数据序列之间具有很强的相关性。传统SVDD作为一种单模态静态故障检测算法，对多模态动态过程故障的检测难以保证其检测的准确性和实时性。为了解决这一问题，提出一种基于近邻差分加权动态SVDD检测方法（NND-DWSVDD）。首先，利用NND剔除数据多模态结构，保证过程数据服从单峰分布；然后，对差分处理后的数据引入动态方法并加入权值将有用的信息凸显出来；最后，利用SVDD方法建立监测模型实现在线监测。NND-DWSVDD提高了多模态动态过程故障检测率。对于多模态动态过程故障检测，NND-DWSVDD不要求多模型建模，只需单独的一个模型，符合单模态故障检测要求。通过多模态数值例子和半导体生产过程数据对该方法的有效性进行验证。