为提高过程故障检测的可靠性与准确性,提出改进的主成分分析的故障检测方法.首先通过K-means聚类算法将原始建模数据进行分类,然后在此基础上应用PCA在每个类中提取主成分,最后建立基于数据的KNN模型进行故障检测.研究结果应用于青霉素发酵过程,与传统的PCA、KNN算法进行比较,表明采用PC-KNN的故障检测结果更加准确,并且减少了数据量与计算时间,保证了过程的安全可靠运行.
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