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IFA和FA联合方法在化工过程监控中的应用
被引量：
3
1
作者
丁英涛
程辉
+2 位作者
王振雷
梅华
赵亮
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017年第5期684-691,共8页
工业过程数据具有高斯和非高斯混合分布的特点。独立因子分析(IFA)采用一维高斯混合模型拟合任意的因子分布,因此可以处理高斯和非高斯混合的问题。虽然在给定因子数的前提下变分IFA算法可以有效地缩短建模时间,但是独立因子数的选择仍...
工业过程数据具有高斯和非高斯混合分布的特点。独立因子分析(IFA)采用一维高斯混合模型拟合任意的因子分布,因此可以处理高斯和非高斯混合的问题。虽然在给定因子数的前提下变分IFA算法可以有效地缩短建模时间,但是独立因子数的选择仍然需要较长的计算时间。此外,若IFA的因子数选择不当,会造成部分因子的信息遗留在观察变量的残差中,导致GSPE监控指标的监控性能变差。为了解决IFA在实际应用中存在的问题,本文结合了IFA和FA方法。首先使用FA辅助IFA选取独立因子数,以进一步减小IFA建模时间;其次使用FA对IFA的残差进行再处理,以解决由于独立因子数选择不当造成的问题。最后将该方法应用于田纳西-伊斯曼(TE)过程和乙烯裂解炉过程的监控中,实验结果验证了该联合方法的有效性。
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关键词
因子分析
独立因子分析
改进的综合监控指标
噪声空间
指标
非高斯
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职称材料
题名
IFA和FA联合方法在化工过程监控中的应用
被引量：
3
1
作者
丁英涛
程辉
王振雷
梅华
赵亮
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
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017年第5期684-691,共8页
基金
国家自然科学基金(61134007
21376077
+2 种基金
21303102)
上海市研发平台建设项目(13DZ2295300)
上海市自然科学基金(16ZR1407300)
文摘
工业过程数据具有高斯和非高斯混合分布的特点。独立因子分析(IFA)采用一维高斯混合模型拟合任意的因子分布,因此可以处理高斯和非高斯混合的问题。虽然在给定因子数的前提下变分IFA算法可以有效地缩短建模时间,但是独立因子数的选择仍然需要较长的计算时间。此外,若IFA的因子数选择不当,会造成部分因子的信息遗留在观察变量的残差中,导致GSPE监控指标的监控性能变差。为了解决IFA在实际应用中存在的问题,本文结合了IFA和FA方法。首先使用FA辅助IFA选取独立因子数,以进一步减小IFA建模时间;其次使用FA对IFA的残差进行再处理,以解决由于独立因子数选择不当造成的问题。最后将该方法应用于田纳西-伊斯曼(TE)过程和乙烯裂解炉过程的监控中,实验结果验证了该联合方法的有效性。
关键词
因子分析
独立因子分析
改进的综合监控指标
噪声空间
指标
非高斯
Keywords
factor analysis
independent factor analysis
modified synthesis target
noise subspace index
non-Gaussia
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
IFA和FA联合方法在化工过程监控中的应用
丁英涛
程辉
王振雷
梅华
赵亮
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017
3
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