1.一種基于近鄰圖特征分析的多模態(tài)工業(yè)過程傳感器故障檢測(cè)方法，含有以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的基于近鄰圖特征分析的多模態(tài)工業(yè)過程傳感器故障檢測(cè)方法，其特征在于，步驟(一)中，利用公式(1)對(duì)工業(yè)過程歷史數(shù)據(jù)集x0進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的工業(yè)過程數(shù)據(jù)集x0′，針對(duì)預(yù)處理后的工業(yè)過程數(shù)據(jù)集x0′，通過k均值聚類法對(duì)x0′中傳感器變量進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果構(gòu)建變量近鄰圖關(guān)系矩陣a，公式(1)的表達(dá)式為：
3.如權(quán)利要求3所述的基于近鄰圖特征分析的多模態(tài)工業(yè)過程傳感器故障檢測(cè)方法，其特征在于，步驟(二)中，在變量近鄰圖關(guān)系矩陣a的基礎(chǔ)上利用公式(5)計(jì)算近鄰度向量s，根據(jù)近鄰度向量s的值確定傳感器變量需要提取的多維度特征數(shù)目，公式(5)表示為：
4.如權(quán)利要求4所述的基于近鄰圖特征分析的多模態(tài)工業(yè)過程傳感器故障檢測(cè)方法，其特征在于，步驟(三)中，利用近鄰圖特征矩陣數(shù)據(jù)集x1的均值mx1和標(biāo)準(zhǔn)差sx1通過公式(10)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)化，利用主成分分析方法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化之后的數(shù)據(jù)建立故障檢測(cè)模型，公式(10)的表達(dá)式為：
5.如權(quán)利要求5所述的基于近鄰圖特征分析的多模態(tài)工業(yè)過程傳感器故障檢測(cè)方法，其特征在于，步驟(四)中，根據(jù)近鄰度向量s提取新數(shù)據(jù)集xt中傳感器變量多維度特征，將提取到的特征保存到近鄰圖特征矩陣x2中作為測(cè)試數(shù)據(jù)集，提取方法與步驟(二)中根據(jù)近鄰度向量s提取歷史數(shù)據(jù)集中傳感器變量多維度特征一致。
6.如權(quán)利要求6所述的基于近鄰圖特征分析的多模態(tài)工業(yè)過程傳感器故障檢測(cè)方法，其特征在于，步驟(五)中，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集x1的均值mx1和標(biāo)準(zhǔn)差sx1通過公式(11)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集x2進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化后的測(cè)試數(shù)據(jù)集公式(11)的表達(dá)式為：