基于K均值聚類與局部離群因子算法的故障檢測研究

摘要：針對化工生產(chǎn)過程的多工況、數(shù)據(jù)多模態(tài)問題,提出一種基于K均值聚類的局部離群因子故障檢測方法。首先利用K均值聚類算法對多模態(tài)工業(yè)數(shù)據(jù)進行聚類,將各個模態(tài)的數(shù)據(jù)分離出來,然后運用局部離群因子算法在各個模態(tài)下單獨建立模型,并且確定各個模態(tài)下的局部離群因子控制限。檢測時首先判斷樣本屬于哪一類,然后在相應(yīng)類別下求取局部離群因子值并與此類別下的控制限進行比較,確定是否為故障數(shù)據(jù)。將此方法運用到TE過程的多模態(tài)數(shù)據(jù)中,并且將此方法與單獨應(yīng)用局部離群因子算法做故障檢測對比,結(jié)果表明:所提算法可以大幅提高故障的檢測率。