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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
基于MKECA的非高斯性和非线性共存的间歇过程监测
被引量：
9
2
作者
常鹏
乔俊飞
+2 位作者
王普
高学金
李征
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期1200-1206,共7页
多向核独立成分分析(multiway kernel independent component analysis,MKICA)在监测间歇过程非高斯性和非线性方面取得了广泛应用,其仅仅是将线性独立成分分析(independent component analysis,ICA)方法利用核主成分分析(kernel princi...
多向核独立成分分析(multiway kernel independent component analysis,MKICA)在监测间歇过程非高斯性和非线性方面取得了广泛应用,其仅仅是将线性独立成分分析(independent component analysis,ICA)方法利用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)白化扩展到非线性领域,但数据经KPCA白化后只考虑数据信息最大化未考虑数据簇结构信息的不足,为解决此问题,采用核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)代替KPCA白化的过程监测方法。该方法首先利用AT展开方法将过程三维数据变为二维数据;其次用KECA进行白化处理的同时解决数据的非线性;然后建立ICA监测模型用于非高斯生产过程监测;最后将该方法应用到青霉素发酵仿真和实际的工业过程并与MKICA方法进行对比,验证该方法的有效性。
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关键词
间歇过程
多向核独立成分分析
多向
核
熵
成分
分析
多向
核
熵
独立
成分
分析
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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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职称材料
题名
基于MKECA的非高斯性和非线性共存的间歇过程监测
被引量：
9
2
作者
常鹏
乔俊飞
王普
高学金
李征
机构
北京工业大学信息学部
数字社区教育部工程研究中心
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期1200-1206,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61640312)
北京市自然科学基金项目(4172007)
北京博士后工作经费资助项目~~
文摘
多向核独立成分分析(multiway kernel independent component analysis,MKICA)在监测间歇过程非高斯性和非线性方面取得了广泛应用,其仅仅是将线性独立成分分析(independent component analysis,ICA)方法利用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)白化扩展到非线性领域,但数据经KPCA白化后只考虑数据信息最大化未考虑数据簇结构信息的不足,为解决此问题,采用核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)代替KPCA白化的过程监测方法。该方法首先利用AT展开方法将过程三维数据变为二维数据;其次用KECA进行白化处理的同时解决数据的非线性;然后建立ICA监测模型用于非高斯生产过程监测;最后将该方法应用到青霉素发酵仿真和实际的工业过程并与MKICA方法进行对比,验证该方法的有效性。
关键词
间歇过程
多向核独立成分分析
多向
核
熵
成分
分析
多向
核
熵
独立
成分
分析
Keywords
batch process
multiway kernel independent component analysis
multiway kernel entropy component analysis
multiway kernel entropy independent component
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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职称材料
2
基于MKECA的非高斯性和非线性共存的间歇过程监测
常鹏
乔俊飞
王普
高学金
李征
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
9
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