模糊C均值聚类与K近邻算法的故障检测研究

摘要

基于K近邻的故障检测(FD-KNN)算法可以有效处理非线性、多模态的故障检测问题,但在过程故障检测中存在故障类型多、测量变量复杂等缺陷。将模糊C均值聚类(FCM)和K近邻(KNN)相结合,提出一种新的故障检测方法FCM-KNN。该方法与传统算法相比较,故障检测率有明显的提升。首先,应用FCM聚类将多模态训练集按模态聚类,同时根据样本与各聚类中心的距离比例来得到样本对于每个聚类中心的隶属度;再根据隶属度来判断样本所属模态,进而在各个模态下完成基于KNN的故障检测。通过多模态仿真实例进一步验证该方法的有效性。该方法具有检测率高、漏报和误报率低等优点,可有效提高检测效果。