基于差分动态主元分析的多模态过程故障检测

摘要

针对现代工业生产过程中的动态和多模态特性问题,提出基于差分动态主元分析(differential dynamic principal component analysis,Dif-DPCA)的故障检测方法.首先,在原始数据中找到每个样本的最近邻样本,将原始样本与最近邻样本进行差分处理,得到新样本.然后,根据时滞h对新样本数据进行增广,并对增广矩阵通过主元分析(principal component analysis,PCA)算法,建立PCA模型,得到平方预测误差(squared prediction error,SPE)和Hoteling T^2控制限,进而对工业过程故障进行在线检测.最后,通过多模态AR过程和实际半导体生产过程验证方法的有效性.