基于EWMA-kNN的多工况过程微小故障检测

摘要

针对应用多工况过程k近邻方法(k-nearest neighbor,k NN)进行故障检测时,微小故障样本较难被检测的问题,提出一种基于改进指数加权移动平均算法的k近邻(k NN based on exponentially weighted moving average,EWMA-k NN)故障检测方法.考虑到过程为多工况过程,所以利用k NN方法建立故障检测模型,计算距离统计量并确定相应的控制限.在过程监视中,使用改进EWMA算法更新控制限,赋予统计量随时间递增的权重,利用加权统计量和离线控制限确定当前微小故障样本相应的控制限.数值案例和半导体生产过程的仿真实验结果表明了该方法的有效性.