混合相似度故障诊断，用在田纳西过程中的一种监控算法

资 源 简 介

混合相似度故障诊断，用在田纳西过程中的一种监控算法

详 情 说 明

混合相似度故障诊断是一种应用于田纳西过程监控的创新算法，其核心思想是通过融合多种相似度度量方法，提升故障检测的准确性和鲁棒性。该算法能够有效捕捉复杂工业过程中的异常状态，与传统单一相似度指标相比，显著降低了误报率和漏报率。

在田纳西过程中，该方法通过分析过程变量的历史数据和实时数据，计算多维度的相似度特征，包括但不限于欧氏距离、动态时间规整（DTW）相似度和相关系数等。随后，算法采用加权或自适应策略将这些特征融合，形成综合的混合相似度指标。当该指标超出预设阈值时，系统会触发故障警报，便于操作人员及时干预。

该算法的优势在于其灵活性，能够适应不同工况下的数据特性，同时避免了传统方法对单一指标过度依赖的局限性。其新颖性体现在相似度度量的组合优化策略上，通过机器学习或专家经验动态调整权重，进一步提高了诊断精度。实际应用表明，该算法在复杂工业场景中展现出良好的实时性和可靠性。