Fault Detection of Non-Linear Processes Using Kernel Independent Component Analysis
Fault Detection of Non-Linear Processes Using Kernel Independent Component Analysis
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DOI：
10.1002/cjce.5450850414
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发表时间：
2008-05
影响因子：
2.1
通讯作者：
Jong-Min Lee;S. Qin;In-Beum Lee
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Jong-Min Lee;S. Qin;In-Beum Lee
提出了一种基于核独立元分析（KICA）的非线性过程监控方法。其基本思想是利用核独立分量分析从正常运行的过程数据中提取一些捕获非线性的主导独立分量，并将其与统计过程监控技术联合收割机相结合。将该方法应用于Tennessee Eastman过程的故障检测，并与PCA、修正伊卡和KPCA进行了比较。所提出的方法有效地捕捉过程变量的非线性关系，并表现出上级故障检测能力相比，其他方法，同时达到可比的误报率。在这篇文章中，提出了一种新的方法来监测非线性程序，该程序涉及到对诺雅独立成分的分析（KICA）。基本概念包括利用KICA方法来捕获非线性部分的正常操作过程，并将其与统计过程的后续技术相结合。该方法适用于Tennessee Eastman过程中的错误检测，并与PCA、伊卡和KPCA方法进行了比较。建议采用程序变量之间的非线性关系，并采用其他方法检测比较优势误差，同时注意两种比较的错误。
In this paper, a new non-linear process monitoring method based on kernel independent component analysis (KICA) is developed. Its basic idea is to use KICA to extract some dominant independent components capturing non-linearity from normal operating process data and to combine them with statistical process monitoring techniques. The proposed method is applied to the fault detection in the Tennessee Eastman process and is compared with PCA, modified ICA, and KPCA. The proposed approach effectively captures the non-linear relationship in the process variables and showed superior fault detectability compared to other methods while attaining comparable false alarm rates. Dans cet article, on presente une nouvelle methode de suivi de procedes non lineaire reposant sur l'analyse de composantes independantes du noyau (KICA). L'idee de base consiste a utiliser la methode KICA pour extraire certaines composantes independantes dominantes en capturant la non linearite a partir de donnees de procedes en operation normale et de les combiner avec des techniques de suivi de procedes statistiques. La methode proposee est appliquee a la detection des erreurs dans le procede de Tennessee Eastman puis est comparee aux methodes PCA, ICA et KPCA. L'approche proposee capture de maniere efficace la relation non lineaire entre les variables de procedes et montre une detectabilite des erreurs superieure comparativement a d'autres methodes, tout en atteignant des taux de fausse alarme comparables.