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基于四阶累积分析的工业大肠杆菌制备过程故障诊断
被引量：
2
1
作者
常鹏
乔俊飞
+1 位作者
张祥宇
王普
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期667-675,共9页
工业大肠杆菌制备过程具有非线性和非高斯性共存的特征,导致难以对故障源进行有效定位,针对这个问题,提出一种基于多向核熵独立元分析(MKEICA)的过程监测方法;同时针对传统低阶监控统计量(T2, I2和SPE)无法得到非高斯信息的不足提出了...
工业大肠杆菌制备过程具有非线性和非高斯性共存的特征,导致难以对故障源进行有效定位,针对这个问题,提出一种基于多向核熵独立元分析(MKEICA)的过程监测方法;同时针对传统低阶监控统计量(T2, I2和SPE)无法得到非高斯信息的不足提出了四阶累积监控统计量的方法;其次通过对四阶累积监控量进行推导,得到故障产生的原因.最后将其应用在实际的工业过程并与多向核独立元分析(MKICA)监测模型进行对比验证该方法的可行性及有效性.
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关键词
多向
核
熵独立
成分
分析
四阶累积
分析
多向核主成分分析
多向
核
独立
成分
分析
故障监测
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职称材料
题名
基于四阶累积分析的工业大肠杆菌制备过程故障诊断
被引量：
2
1
作者
常鹏
乔俊飞
张祥宇
王普
机构
北京工业大学信息学部
北京工业大学计算智能和智能系统北京市重点实验室
北京工业大学数字社区教育部工程研究中心
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期667-675,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61364009,61174109)资助.
文摘
工业大肠杆菌制备过程具有非线性和非高斯性共存的特征,导致难以对故障源进行有效定位,针对这个问题,提出一种基于多向核熵独立元分析(MKEICA)的过程监测方法;同时针对传统低阶监控统计量(T2, I2和SPE)无法得到非高斯信息的不足提出了四阶累积监控统计量的方法;其次通过对四阶累积监控量进行推导,得到故障产生的原因.最后将其应用在实际的工业过程并与多向核独立元分析(MKICA)监测模型进行对比验证该方法的可行性及有效性.
关键词
多向
核
熵独立
成分
分析
四阶累积
分析
多向核主成分分析
多向
核
独立
成分
分析
故障监测
Keywords
multiway kernel entropy independent component analysis
forth-order cumulant analysis
multiway kernel principal component analysis
multiway kernel independent component analysis
fault detection
分类号
Q939.9 [生物学—微生物学]
O212 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于四阶累积分析的工业大肠杆菌制备过程故障诊断
常鹏
乔俊飞
张祥宇
王普
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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