ISOMAP-LDA方法用于化工过程故障诊断

针对化工连续生产过程的时序性及非线性等特征，提出一种新的基于数据驱动的化工过程故障诊断方法：ISOMAP-LDA。首先实行流形学习算法ISOMAP，在保持量测数据几何结构特性下完成非线性降维，然后基于提取的嵌入变量张成的低维空间，选用线性判别分析（LDA）构造故障模式类的判别函数，负责各采样个体故障类型的判定。将该方法用于仿真化工TennesseeEastman过程的故障诊断，结果表明，ISOMAP-LDA方法不仅拥有较高的故障诊断能力，而且取得采样在低维空间的可视化表示。