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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.
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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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职称材料
基于动态独立成分的单类支持向量机方法及其在故障诊断中的应用
被引量：
2
2
作者
邓晓刚
田学民
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期187-191,196,共6页
针对工业过程故障诊断中数据的动态性、非高斯性和非线性特点,提出一种基于动态独立成分的单类支持向量机(OCSVM)方法。为了分析数据的动态特性和非高斯性,应用动态独立成分分析(DICA)方法提取数据变量中的动态独立成分作为特征信息,基...
针对工业过程故障诊断中数据的动态性、非高斯性和非线性特点,提出一种基于动态独立成分的单类支持向量机(OCSVM)方法。为了分析数据的动态特性和非高斯性,应用动态独立成分分析(DICA)方法提取数据变量中的动态独立成分作为特征信息,基于特征信息建立OCSVM模型并构造非线性监控统计量。检测到故障后,计算故障数据与故障模式数据决策超平面的相似度,通过相似度分析识别故障模式。在Tennessee Eastman基准过程上的仿真结果表明,提出的方法能够比单类支持向量机更有效地检测过程故障,并且能够正确识别故障模式。
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关键词
单类支持向量机
动态独立成分分析
故障检测
故障识别
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职称材料
题名
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
程兰
陈泽华
机构
太原理工大学电气与动力工程学院
出处
《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
基金
国家自然科学基金(61973226,61603267)
山西省重点研发计划(201903D121143)
+1 种基金
山西省科技重大专项(20181102017)
山西省自然科学基金(2015011052)资助项目。
文摘
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.
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
Keywords
soft sensor
geodesic flow kernel
dynamic characteristics
dynamic independent component analysis
dynamic principal component analysis
分类号
TP29 [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
基于动态独立成分的单类支持向量机方法及其在故障诊断中的应用
被引量：
2
2
作者
邓晓刚
田学民
机构
中国石油大学信息与控制工程学院
出处
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期187-191,196,共6页
基金
山东省自然科学基金项目(ZR2011FM014)
中央高校基本科研业务费专项资金(10CX04046A)
文摘
针对工业过程故障诊断中数据的动态性、非高斯性和非线性特点,提出一种基于动态独立成分的单类支持向量机(OCSVM)方法。为了分析数据的动态特性和非高斯性,应用动态独立成分分析(DICA)方法提取数据变量中的动态独立成分作为特征信息,基于特征信息建立OCSVM模型并构造非线性监控统计量。检测到故障后,计算故障数据与故障模式数据决策超平面的相似度,通过相似度分析识别故障模式。在Tennessee Eastman基准过程上的仿真结果表明,提出的方法能够比单类支持向量机更有效地检测过程故障,并且能够正确识别故障模式。
关键词
单类支持向量机
动态独立成分分析
故障检测
故障识别
Keywords
one-class support vector machine
dynamic independent component analysis
fault detection
fault identification
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
来颜博
阎高伟
程兰
陈泽华
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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职称材料
2
基于动态独立成分的单类支持向量机方法及其在故障诊断中的应用
邓晓刚
田学民
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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