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基于GMM的间歇过程故障检测
被引量：
17
1
作者
王静
胡益
侍洪波
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期899-905,共7页
对间歇过程的多操作阶段进行划分时,往往会被离群点和噪声干扰,影响建模的精确性,针对此问题提出一种新的方法:主元分析–多方向高斯混合模型(Principal component analysis-multiple Gaussian mixture model,PCA-MGMM)建模方法.首先用...
对间歇过程的多操作阶段进行划分时,往往会被离群点和噪声干扰,影响建模的精确性,针对此问题提出一种新的方法:主元分析–多方向高斯混合模型(Principal component analysis-multiple Gaussian mixture model,PCA-MGMM)建模方法.首先用最短长度法对数据进行等长处理,融合不同展开方法相结合的处理方式消除数据预估问题;利用主元分析方法将数据转换到对故障较为敏感的低维子空间中,得到主元的同时消除了离群点和噪声的干扰;通过改进的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)算法对各阶段主元进行聚类,减少了运算量的同时自动得到最佳高斯成分和对应的统计分布参数;最后将局部指标融合为全局概率监控指标,实现了连续的在线监控.通过一个实际的半导体制造过程的仿真研究验证了所提方法的有效性.
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关键词
间歇过程
多阶段操作
故障检测
高斯混合模型
全局概率指标
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职称材料
基于实例迁移的磨煤机过程监测建模
被引量：
2
2
作者
常玉清
赵炜炜
+1 位作者
刘乐源
康孝云
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1369-1375,共7页
当工业生产过程数据匮乏时,很难利用基于数据统计的方法建立其过程监测模型,这给过程监测的准确性和及时性带来很大影响,迁移学习为解决上述问题提供了有效的途径.针对目标域磨煤机过程数据较少的情况,在源域磨煤机数据的基础上,建立基...
当工业生产过程数据匮乏时,很难利用基于数据统计的方法建立其过程监测模型,这给过程监测的准确性和及时性带来很大影响,迁移学习为解决上述问题提供了有效的途径.针对目标域磨煤机过程数据较少的情况,在源域磨煤机数据的基础上,建立基于实例迁移高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的目标域磨煤机过程监测模型.利用实例迁移对源域生产过程和目标域过程数据进行权重分配,通过改进的高斯混合模型算法得到最佳高斯组分数目和对应的模型参数,应用过程监测的全局概率指标实现磨煤机过程的跨域监测.磨煤机过程的研究结果验证了所提出方法的可行性和有效性.
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关键词
过程监测
高斯混合模型
实例迁移
权重分配
全局概率指标
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职称材料
题名
基于GMM的间歇过程故障检测
被引量：
17
1
作者
王静
胡益
侍洪波
机构
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期899-905,共7页
基金
国家自然科学基金(61374140)资助~~
文摘
对间歇过程的多操作阶段进行划分时,往往会被离群点和噪声干扰,影响建模的精确性,针对此问题提出一种新的方法:主元分析–多方向高斯混合模型(Principal component analysis-multiple Gaussian mixture model,PCA-MGMM)建模方法.首先用最短长度法对数据进行等长处理,融合不同展开方法相结合的处理方式消除数据预估问题;利用主元分析方法将数据转换到对故障较为敏感的低维子空间中,得到主元的同时消除了离群点和噪声的干扰;通过改进的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)算法对各阶段主元进行聚类,减少了运算量的同时自动得到最佳高斯成分和对应的统计分布参数;最后将局部指标融合为全局概率监控指标,实现了连续的在线监控.通过一个实际的半导体制造过程的仿真研究验证了所提方法的有效性.
关键词
间歇过程
多阶段操作
故障检测
高斯混合模型
全局概率指标
Keywords
Batch processes, multiple operation phases, fault detection, Gaussian mixture model （GMM）, global probability index
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于实例迁移的磨煤机过程监测建模
被引量：
2
2
作者
常玉清
赵炜炜
刘乐源
康孝云
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1369-1375,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61873053).
文摘
当工业生产过程数据匮乏时,很难利用基于数据统计的方法建立其过程监测模型,这给过程监测的准确性和及时性带来很大影响,迁移学习为解决上述问题提供了有效的途径.针对目标域磨煤机过程数据较少的情况,在源域磨煤机数据的基础上,建立基于实例迁移高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的目标域磨煤机过程监测模型.利用实例迁移对源域生产过程和目标域过程数据进行权重分配,通过改进的高斯混合模型算法得到最佳高斯组分数目和对应的模型参数,应用过程监测的全局概率指标实现磨煤机过程的跨域监测.磨煤机过程的研究结果验证了所提出方法的可行性和有效性.
关键词
过程监测
高斯混合模型
实例迁移
权重分配
全局概率指标
Keywords
process monitoring
Gaussian mixture model
instance-based transfer learning
weight distribution
global probability index
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GMM的间歇过程故障检测
王静
胡益
侍洪波
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
17
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职称材料
2
基于实例迁移的磨煤机过程监测建模
常玉清
赵炜炜
刘乐源
康孝云
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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