基于方差最大化旋转变换的K近邻故障诊断策略

摘要: 为了提高FD-KNN针对潜隐变量在非线性和多模态过程中的故障检测能力，提出一种基于方差最大化旋转变换的K近邻故障检测与诊断策略。首先，通过方差最大化方法建立旋转变换将原始数据变换到新的正交空间；接下来在该正交空间中执行FD-KNN方法进行故障检测；最后，结合贡献图方法给出基于贡献图的故障诊断策略。通过一个非线性模拟实例，证明方法对潜隐变量故障诊断是有效的；同时，在典型非线性工业过程田纳西过程进行测试，与PCA、FD-KNN和PC-KNN等方法进行对比，实验结果进一步证明了方法的有效性。