冯立伟
- 作品数：20 被引量：68H指数：5
- 供职机构：沈阳化工大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 对流占优扩散方程的一种新C-N紧致差分格式
- 2015年
- 给出了对流扩散方程一种新的C-N紧致差分格式,其截断误差为时间二阶空间四阶,且为无条件稳定的。编制了MATLAB程序,数值试验表明了格式的有效性。
- 冯立伟席伟
- 关键词：对流扩散方程紧致格式
- 基于改进PCA的复杂多阶段过程故障检测被引量：1
- 2024年
- 为解决复杂多阶段过程难以进行有效监控的问题,提出了时空近邻标准化和主成分分析的故障检测方法。TSNS使用从时间到空间上嵌套近邻集的均值和标准差标准化各阶段样本,能够将多阶段数据高斯化为单一阶段的数据,分离故障样本,同时去除前后时刻样本间的时序相关性。TSNS能帮助PCA有效克服动态性、非线性和多阶段特征的影响,显著提高PCA的故障检测率。通过使用青霉素发酵过程设计故障检测实验,将TSNSPCA与一些经典方法进行比较,发现其具有更高的故障检测率。
- 冯立伟郭少锋吴弋飞邢宇李元
- 关键词：主成分分析故障检测
- 基于双近邻标准化和PCA的多阶段过程故障检测被引量：17
- 2018年
- 现代工业产品的生产往往需要多个生产阶段,多阶段生产过程的故障检测成为一个重要问题。多阶段过程数据具有多中心、各工序数据结构不同等特征。针对多阶段过程数据的特征,提出了基于双近邻标准化和主元分析的故障检测方法(DLNS-PCA)。首先寻找样本的双层局部近邻集;其次使用双层局部近邻集的信息标准化样本,得到标准样本;最后在标准样本集上使用主元分析方法进行故障检测。双局部近邻标准化能够将各阶段数据的中心平移到同一点,并且调整各阶段数据的离散程度,使之近似相等,从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的数据。进行了青霉素发酵过程故障检测实验,实验结果表明DLNS-PCA方法相对于PCA、KPCA、FDk NN等方法对多阶段过程故障具有更高的检测率。DLNS-PCA方法提高了多阶段过程故障检测能力。
- 冯立伟冯立伟李元张成
- 关键词：故障检测主元分析过程控制
- 基于改进的局部近邻标准化和kNN的多阶段过程故障检测被引量：3
- 2018年
- 针对多阶段过程数据具有多中心和各工序结构不同的特征问题,提出了一种基于改进的局部近邻标准化和k近邻的故障检测(ILNS-kNN)方法。首先寻找样本的前k个近邻样本的前K局部近邻集;其次使用局部近邻集的均值和标准差来标准化样本,获得标准样本;最后在标准样本集上计算样本的累积近邻距离作为检测指标进行故障检测。改进的局部近邻标准化(ILNS)将各阶段数据的中心平移到原点,并且调整各阶段数据的离散程度,使之近似相等,从而将多阶段过程数据融合为服从单一多元高斯分布的单阶段数据。进行了青霉素发酵过程故障检测实验。实验结果表明ILNS-kNN方法对所设置的六类故障的检测率高于97%。ILNS-kNN方法在保持对一般多阶段过程故障的检测能力的同时,能够实现对阶段方差差异显著的多阶段过程故障的检测,从而更好地保证多阶段生产过程的安全性和产品的高质量。
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- 关键词：K近邻故障检测主元分析
- 基于局部线性嵌入的滑动窗口故障检测方法
- 2025年
- 针对连续搅拌反应釜(CSTR)中传感器发生故障难以检测的问题。提出了一种基于局部线性嵌入的滑动窗口(LLE-SW)故障检测方法。首先,LLE-SW提取训练数据的非线性特征并实现维数的约简;其次,通过构造新样本与训练数据的损失函数,并使其最小化,获得新样本的权重矩阵,解决了传统LLE方法没有投影矩阵、新样本无法投影的困难。采用加权平均距离平方和D^(2)作为统计量避免了数据不符合统计量T^(2)要求高斯分布的前提条件,从而发生故障的漏报。最后,通过引入滑动窗口,放大故障的偏移幅值,显著提高了D^(2)的检测效果。CSTR的实验结果表明,所提方法与主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)和LLE相比,检测效果更加出色,可作为故障检测领域的有效方法。
- 冯立伟艾浩孟天祥李元
- 关键词：故障检测局部线性嵌入
- 基于自适应时序窗口加权k近邻的故障检测方法被引量：1
- 2023年
- 为了解决在工业生产过程中时序和多阶段的问题,提出了一种基于正交局部保持投影(OLPP)和自适应时序窗口加权k近邻(ATSWKNN)的故障检测方法。首先,采用OLPP方法,在保持样本近邻关系的基础上,将原始数据投影到低维特征空间;其次,在特征空间中选取某类时序窗口,并计算时序平方距离;然后,将窗口内样本到其空间上近邻集的平均累积平方距离的倒数作为权重;最后,构造统计量对过程进行监控。OLPP-ATSWKNN通过时序信息的提取和窗口内权重的引入降低了过程的自相关性和解决了多阶段的统计差异问题。此外,自适应的窗口切换策略解决了阶段切换时统计指标异常的问题。通过对数值模拟过程和青霉素发酵过程的监控实验,检验了OLPP-ATSWKNN的监控性能,监控结果显著优于经典方法。
- 冯立伟顾欢孙立文李元
- 关键词：故障检测
- 泊松方程的有限差分法的MATLAB实现被引量：2
- 2017年
- 泊松方程是物理及工程应用领域中一类非常重要的方程，研究其数值求解方法具有重要意义。给出了使用有限差分法求解泊松方程的计算方法，并讨论了使用MATLAB编写计算程序，使用数值算例和静电场实例进行了数值实验，实验结果与理论一致，检验了算法的有效性。
- 冯立伟徐涛屈福志
- 关键词：泊松方程有限差分法
- 一种基于权重近邻规则的工业过程监控方法
- 一种基于权重近邻规则的工业过程监控方法，涉及一种工业过程监控方法，所述采集正常生产的监控数据作为训练数据，对在训练数据集中，寻找每个样本的前k近邻样本，并计算其到k近邻样本的距离，以训练样本的第k近邻的局部近邻平均距离倒...
- 冯立伟谢彦红李元
- 文献传递
- 基于时空近邻标准化和PCA的故障检测方法
- 2024年
- 针对多阶段复杂工况数据非线性、动态性的特点,提出了基于时空近邻标准化和主元分析相结合的故障检测方法(TSNS-PCA).首先在时间层次上搜索样本的近邻集,其次寻找样本的时间近邻在空间层次上的近邻样本集,然后在标准化样本集上通过主元分析方法计算监控模型的T 2和SPE控制限,最后计算待检测样本的相应统计值,并且与控制限相比较,达到故障检测目的.TSNS方法不仅可以将复杂非线性、动态性、多阶段数据中心变换至坐标原点,并使新数据近似服从单一正态分布,还保持了离群点与正常点间的偏离程度.利用一个非线性动态数值模拟过程和青霉素仿真过程证明在动态多阶段过程监控中TSNS-PCA方法的效果明显优于PCA、KPCA、DPCA、WkNN、TSNS-LOF等方法.
- 李元刘雨田冯立伟
- 关键词：故障检测主元分析K近邻动态性
- 基于局部近邻标准化和PCA的多工况过程故障检测方法研究被引量：5
- 2017年
- 工业生产过程往往运行于多个生产模态,针对多模态过程数据分布特点:中心漂移和模态方差差异明显,提出了基于局部近邻标准化和PCA的故障检测方法(LNS-PCA)。先对每个样本使用其局部K近邻集进行标准化;获得新训练样本集;其次在新样本集中使用PCA进行故障监测。局部近邻标准化可以有效降低中心漂移和方差差异明显的影响,使多模态数据融合为服从高斯分布的单一模态,为PCA的监测提供良好的数据基础。通过多模态实例进行故障检测仿真实验,并与zscore-k NN方法比较,验证了本文方法的有效性。
- 冯立伟徐涛
- 关键词：K近邻多模态故障检测
