基于动态独立成分分析和动态主成分分析的测地线流式核无监督回归模型 被引量：2

1

作者 来颜博 阎高伟 +1 位作者 程兰 陈泽华 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1269-1277,共9页

针对工业过程中工况改变时,传统软测量模型难以适应数据分布变化,易出现模型性能恶化的问题.引入一种基于测地线流式核的迁移学习方法,同时针对该方法难以解决工业过程中动态特性提取和数据不完全服从高斯分布问题进行优化.首先构建增... 针对工业过程中工况改变时,传统软测量模型难以适应数据分布变化,易出现模型性能恶化的问题.引入一种基于测地线流式核的迁移学习方法,同时针对该方法难以解决工业过程中动态特性提取和数据不完全服从高斯分布问题进行优化.首先构建增广矩阵以应对过程中的动态特性,对处理后的数据进行独立成分分析和主成分分析,用以提取源域与目标域的非高斯信息和高斯信息,并在格拉斯曼流形空间下对源域的非高斯信息和高斯信息分别适配目标域,最后使用最大均值差异方法对适配后的源域与目标域进行分布度量,并为基于源域构建的模型加权.结果表明该方法不仅降低了源域和目标域的分布差异,而且解决了工业过程中的动态特性提取和其数据不完全服从高斯分布的问题.通过在田纳西伊斯曼数据上的实验,证明了模型的有效性和实用性. 展开更多

关键词 软测量 测地线流式核 动态特性 动态独立成分分析 动态主成分分析

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动态广义主成分分析及其在故障子空间建模中的应用 被引量：2

2

作者 冯晓伟 许剑锋 何川 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期92-101,共10页

针对传统故障子空间建模方法未考虑故障数据中同时包含正常工况信息和故障工况信息的实际情况,或未考虑故障数据中的动态因素而导致的对故障子空间提取不够准确的问题,提出了一种动态广义主成分分析方法。通过将带延迟的输入数据进行空... 针对传统故障子空间建模方法未考虑故障数据中同时包含正常工况信息和故障工况信息的实际情况,或未考虑故障数据中的动态因素而导致的对故障子空间提取不够准确的问题,提出了一种动态广义主成分分析方法。通过将带延迟的输入数据进行空间重组,采用广义主成分分析方法提取正常工况和各故障工况之间的动态特征信息,实现对故障子空间的准确建模,并进一步建立故障库实现故障诊断。仿真结果表明,所提方法能够准确提取动态过程的故障子空间,并可用于动态工业过程的故障诊断。 展开更多

关键词 动态广义主成分分析 故障子空间 故障重构 故障诊断

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多模态动态核主成分分析的气液两相流状态监测 被引量：2

3

作者 董峰 李昭 +1 位作者 李凌涵 张淑美 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期762-773,共12页

气液两相流流动过程作为一种非平稳过程,其状态的变化具有时变性、非线性、随机性等复杂流动过程的特点,其流动状态的实时监测对掌握其流动过程的产生、发展及转化,保障实际生产的安全稳定运行具有重要意义.特别是流动状态的过渡过程反... 气液两相流流动过程作为一种非平稳过程,其状态的变化具有时变性、非线性、随机性等复杂流动过程的特点,其流动状态的实时监测对掌握其流动过程的产生、发展及转化,保障实际生产的安全稳定运行具有重要意义.特别是流动状态的过渡过程反映了流动状态的发展及演化,其流动结构非常复杂.针对气液两相流的3种典型流动状态及过渡转化过程,在多传感器获取流动状态测试数据的基础上,提出一种多模态动态核主成分分析方法.通过采用动态自相关、互相关方法提取流动过程测试数据中的动态特性,采用核方法提取非线性特性,结合主成分分析建立不同典型流动状态的监测模型;利用模型对不同典型流动状态进行判别,并进一步实现流动过渡状态的监测.通过对气液两相流实验装置中不同流动状态实验测试数据进行处理,验证了所提出方法对典型流动状态判别的准确性及对过渡状态监测的有效性. 展开更多

关键词 气液两相流 状态监测 多模态 多传感器 动态核主成分分析

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一种基于特征子空间的改进动态核主元分析方法 被引量：2

4

作者 刘春燕 于春梅 闫广峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第12期3713-3716,共4页

针对传统的动态核主成分分析(dynamic kernel principal component analysis,DKPCA)用于大样本数据集的故障检测时,占用计算机内存大、计算复杂度高等不足,提出一种基于特征子空间的DKPCA算法(EFS-DKPCA)。该方法通过构建具有较小维数... 针对传统的动态核主成分分析(dynamic kernel principal component analysis,DKPCA)用于大样本数据集的故障检测时,占用计算机内存大、计算复杂度高等不足,提出一种基于特征子空间的DKPCA算法(EFS-DKPCA)。该方法通过构建具有较小维数特征子空间上的正交基来简化核矩阵K,从而降低DKPCA的计算复杂性。与DKPCA方法相比,该方法具有更高的计算效率,且只需较小的计算机存储空间。将该方法应用于TE(tennessee eastman)过程,仿真结果显示,两者诊断结果大致相同,而所需时间大大减小,说明了本算法的有效性。 展开更多

关键词 动态核主成分分析 特征空间 特征提取 故障检测 TE过程

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GC-IMS分析典型浓香型白酒挥发性成分差异 被引量：9

5

作者 付勋 聂青玉 +5 位作者 张艳 李翔 刘丹 谭鹏昊 冯婷婷 唐廷廷 《中国酿造》 CAS 北大核心 2021年第11期178-183,共6页

以五粮液、泸州老窖、剑南春、洋河、中华杜康、古井贡酒等8种典型浓香型白酒为试样,采用气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)技术分析白酒中挥发性物质成分,同时采用指纹图谱、动态主成分分析(DPCA)和欧氏距离对样品进行鉴别。结果表明,样品... 以五粮液、泸州老窖、剑南春、洋河、中华杜康、古井贡酒等8种典型浓香型白酒为试样,采用气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)技术分析白酒中挥发性物质成分,同时采用指纹图谱、动态主成分分析(DPCA)和欧氏距离对样品进行鉴别。结果表明,样品中共检测出挥发性成分34种,其中酯类17种,醛类7种,醇类6种,酮类2种,酸类1种和吡嗪类1种;指纹图谱结果表明,不同样品中均检出己酸乙酯、戊酸乙酯、丙酸乙酯、丁酸乙酯、乙酸丁酯等物质,其中己酸乙酯为浓香型白酒的标志性挥发性成分,不同样品其他挥发性物质成分存在特征差异,五粮液酒样中挥发性物质成分在种类和含量上最突出;DPCA和欧氏距离结果表明,该方法能区分不同类型浓香型白酒特征挥发性成分。 展开更多

关键词 GC-IMS 浓香型白酒 挥发性成分 指纹图谱 动态主成分分析

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基于DPCA-IM的动态过程监测方法 被引量：1

6

作者 孟生军 童楚东 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第1期175-178,共4页

动态主成分分析(DPCA)通过增广矩阵或向量的方式来挖掘采样数据间的时序自相关性。然而,DPCA对自相关的特征成分与残差直接实施监测是不合理的,故其故障检测效果较差。为了剔除采样数据的自相关性以提高故障检测效果,提出一种基于估计... 动态主成分分析(DPCA)通过增广矩阵或向量的方式来挖掘采样数据间的时序自相关性。然而,DPCA对自相关的特征成分与残差直接实施监测是不合理的,故其故障检测效果较差。为了剔除采样数据的自相关性以提高故障检测效果,提出一种基于估计误差的动态过程监测方法。首先,通过逐个假设各个过程变量的测量数据缺失,并在已建立的DPCA模型中引入迭代方法(IM)计算得到相应变量缺失数据的估计值。由于该估计值在仅缺失一个变量数据的条件下能较大程度地逼近原测量数据,两者之差(即估计误差)不再存在显著的自相关性,而且该估计误差的变化可直接反映出采样数据变化情况的异常,所以可利用估计误差监测动态过程。最后,通过两个动态过程实例,即动态数值仿真过程与田纳西—伊斯曼(TE)标准测试平台的仿真结果表明,该方法能剔除采样数据间的自相关性,并能有效地提高故障检测效果,验证了该方法不仅可行,而且具有良好的优越性。 展开更多

关键词 动态主成分分析 估计误差 自相关性 缺失数据

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基于AP-MDFE-MDPCA的间歇过程故障监测

7

作者 沈亚慧 马红玉 王亚君 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期83-88,共6页

为解决多阶段间歇生产过程操作随机性、数据不等长、呈动态分布等问题以及提高故障监测准确性,提出基于AP(近邻传播聚类)和MDFE(混合数据特征提取)的MDPCA(多动态主成分分析)故障监测方法AP-MDFE-MDPCA。首先,针对多阶段间歇过程中操作... 为解决多阶段间歇生产过程操作随机性、数据不等长、呈动态分布等问题以及提高故障监测准确性,提出基于AP(近邻传播聚类)和MDFE(混合数据特征提取)的MDPCA(多动态主成分分析)故障监测方法AP-MDFE-MDPCA。首先,针对多阶段间歇过程中操作随机性使得数据相关性发生改变,不能用整个批次数据统一建模问题,先对阶段进行精确划分,在同一阶段采用AP算法,将相似特征数据进行聚类,并采用BFO(菌群优化)算法对其偏向参数p优化,获得最优权重和最佳初始聚类中心,构建批数据的分类模型。其次,为解决聚类后相同类中的批次数据不等长问题,利用MDFE算法进行批次数据等长化处理。同时考虑到过程变量内的动态特性,按照不同阶段聚类数目的不同,构建MDPCA模型。最后,将所提方法应用于精炼炉炼钢过程,并与基于LNS-MDPCA(局部邻域标准化的多动态主成分分析)方法进行比较。实验结果表明提出的方法监测准确性更高,监测速度更快。 展开更多

关键词 近邻传播聚类 混合数据特征提取 多动态主成分分析 过程监测 精炼炉炼钢过程

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基于GC-IMS技术解析青枣不同菌种发酵关键风味物质差异 被引量：2

8

作者 张江宁 叶峥 张爱凤 《中国调味品》 CAS 北大核心 2023年第11期37-42,共6页

目的:分析青枣不同菌种发酵样品中的主要风味物质及风味差异,为青枣发酵产品的发展提供理论依据。方法:以青枣为原料,分别加入活化后的不同乳酸菌发酵剂(接种量0.5%)和酵母菌(接种量0.5%)进行发酵,然后采用气相色谱-离子迁移谱(gas chro... 目的:分析青枣不同菌种发酵样品中的主要风味物质及风味差异,为青枣发酵产品的发展提供理论依据。方法:以青枣为原料,分别加入活化后的不同乳酸菌发酵剂(接种量0.5%)和酵母菌(接种量0.5%)进行发酵,然后采用气相色谱-离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)技术、挥发性有机物定性分析(GC×IMS Library Search)、挥发性有机物的指纹图谱和动态主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对青枣不同菌种发酵样品中的挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)进行对比分析。结果:青枣汁样品、枣汁酵母菌发酵产品和枣汁乳酸菌发酵产品三者风味相对差异较大。结论:鲜枣汁中6-甲基-5-庚烯-2-酮、2-辛酮、3-戊酮、2-甲基丁醛、E-2-庚烯醛、E-2-己烯醛、二甲基二硫醚、苯乙烯、苯、2-甲基-1-丁醇、1-丙醇、丁酸甲酯、丙酸、甲基吡嗪等物质的含量较高;枣汁酵母菌发酵产品中苯乙醛、2,3-二乙基-5-甲基吡嗪、1-辛烯-3-醇、Z-3-己烯-1-醇、2-辛醇、异丁醇、异戊醇、己醛、乙酸异戊酯、乙酸异丁酯、异丁酸乙酯、丙酸乙酯等物质的含量较高;枣汁乳酸菌发酵产品中己酸乙酯、甲酸乙酯、2-戊酮等物质的含量较高。 展开更多

关键词 气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS) 挥发性有机物(VOCs) 定性分析 指纹图谱 动态主成分分析(PCA)

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DPCA与GA-SVM融合的智能台车液压系统故障诊断 被引量：13

9

作者 陈昭明 徐泽宇 赵迎 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第11期1980-1986,共7页

针对智能台车液压系统故障原因复杂多样及故障诊断效率低等问题,提出动态主成分分析(DPCA)与遗传算法改进支持向量机(GA-SVM)相结合的液压系统故障诊断方法。首先,采用AMEsim软件建立液压系统仿真模型采集故障数据并进行预处理;然后采用... 针对智能台车液压系统故障原因复杂多样及故障诊断效率低等问题,提出动态主成分分析(DPCA)与遗传算法改进支持向量机(GA-SVM)相结合的液压系统故障诊断方法。首先,采用AMEsim软件建立液压系统仿真模型采集故障数据并进行预处理;然后采用DPCA对故障特征向量进行降维,解除特征间的相关性和缩短训练时间;再运用遗传算法对SVM进行参数优化,将抽取出来的故障特征参数样本输入优化后的SVM中进行训练,获得分类模型,从而实现故障诊断。测试结果表明该方法的效率高于常规PCA-SVM及BP神经网络,为台车设备的维修和保养提供了指导,具有良好的应用价值和前景。 展开更多

关键词 液压系统 故障诊断 动态主成分分析 遗传算法 支持向量机

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基于DPCA方法的传感器故障检测与诊断 被引量：3

10

作者 何慧娟 陈健 邹宇华 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2009年第12期35-38,共4页

针对多传感器的相关时序测量数据,在假设只存在传感器故障的前提下,提出了一种基于动态主成分分析(DPCA)的传感器故障检测方法。根据测量数据建立传感器的DPCA模型,在该模型基础上利用T2和SPE统计量进行传感器的故障检测。同时,将基于... 针对多传感器的相关时序测量数据,在假设只存在传感器故障的前提下,提出了一种基于动态主成分分析(DPCA)的传感器故障检测方法。根据测量数据建立传感器的DPCA模型,在该模型基础上利用T2和SPE统计量进行传感器的故障检测。同时,将基于主成分分析(PCA)模型的传感器有效度指标SVI推广应用于DPCA模型中。通过对污水处理系统中重要传感器的故障诊断仿真实验表明:该方法能有效地检测和识别出故障传感器。 展开更多

关键词 传感器 动态主成分分析 故障诊断 污水处理系统

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一种针对间歇过程过渡状态的故障诊断方法 被引量：2

11

作者 刁英湖 陆宁云 姜斌 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1778-1782,共5页

针对间歇过程过渡状态下具有的复杂过程特性,提出一种基于二维动态主成分分析(2DDPCA)的故障诊断方法。该方法将故障信息划分为"批次内"和"批次间"信息,采用变量贡献图方法隔离故障变量,并依据2DDPCA模型支撑区域... 针对间歇过程过渡状态下具有的复杂过程特性,提出一种基于二维动态主成分分析(2DDPCA)的故障诊断方法。该方法将故障信息划分为"批次内"和"批次间"信息,采用变量贡献图方法隔离故障变量,并依据2DDPCA模型支撑区域中故障变量的相关性变化具体分析故障成因。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 间歇过程 过渡状态 二维动态主成分分析 故障诊断

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基于DPCA和KL散度的微小故障检测方法 被引量：10

12

作者 周伟 潘海鹏 +1 位作者 吴平 陈亮 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第3期135-138,共4页

针对工业生产过程中微小故障幅值小、特征不明显的特点,提出了一种基于动态主成分分析(DPCA)和KL散度的微小故障检测方法。该方法先采用DPCA构建动态过程的主成分分析模型,再利用KL散度量化模型得分向量概率分布之间的相似度,并按照3法... 针对工业生产过程中微小故障幅值小、特征不明显的特点,提出了一种基于动态主成分分析(DPCA)和KL散度的微小故障检测方法。该方法先采用DPCA构建动态过程的主成分分析模型,再利用KL散度量化模型得分向量概率分布之间的相似度,并按照3法则建立其相对应的统计限。为了验证所提方法的有效性,将该方法应用于田纳西-伊斯曼过程(TEP)。结果表明:所提方法能有效地检测出微小故障。 展开更多

关键词 微小故障检测 动态主成分分析 Kullback-Leibler散度 田纳西-伊斯曼过程

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列车牵引传动系统温度传感器实时故障诊断与容错估计 被引量：1

13

作者 侯鑫尧 倪强 +1 位作者 李学明 黄庆 《电气工程学报》 CSCD 2023年第2期269-276,共8页

牵引传动系统的运行温度是列车运行状态与保护决策的重要指标,针对现有牵引传动系统中温度传感器故障诊断方法存在漏诊与误报断问题,提出了一种基于信息融合的多温度传感器智能故障诊断方法。该方法首先根据牵引传动系统温度检测原理,... 牵引传动系统的运行温度是列车运行状态与保护决策的重要指标,针对现有牵引传动系统中温度传感器故障诊断方法存在漏诊与误报断问题,提出了一种基于信息融合的多温度传感器智能故障诊断方法。该方法首先根据牵引传动系统温度检测原理,以系统中的水温传感器与油温传感器为故障诊断对象,提出基于动态主成分分析法的各温度传感器采样值的估算方法;然后基于各温度传感器的采样值与估计值的残差变化规律,提出故障检测与故障隔离的方法;最后,为了验证所提方法的有效性,基于列车实际运行数据,与现有的方法进行比较研究。试验结果表明,所提方法不仅能提高诊断精度,还能够在温度传感器故障情况下,估计出实际温度值,有效提升了列车的可用性,具有较高的实用价值。 展开更多

关键词 温度传感器 实时诊断 容错估计 动态主成分分析法

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