基于核独立元分析的间歇过程在线监控 被引量：12

1

作者 王丽 侍洪波 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1183-1189,共7页

针对间歇过程独特的数据特点,提出了一种基于核独立元分析(kernelICA)的局部在线建模监控方法。核独立元分析通过规范相关性将比较函数扩展到一个再生的核希尔伯特空间,并用核的方法在此空间对比较函数进行计算和寻优。对含有多种分布... 针对间歇过程独特的数据特点,提出了一种基于核独立元分析(kernelICA)的局部在线建模监控方法。核独立元分析通过规范相关性将比较函数扩展到一个再生的核希尔伯特空间,并用核的方法在此空间对比较函数进行计算和寻优。对含有多种分布的过程源数据,核独立元分析是一种比独立元分析(ICA)更有效的特征提取方法。对于按批次方向展开的间歇过程历史建模数据,在每一个时间间隔点应用核独立元分析算法提取独立元用于建模,并计算I2和SPE统计量及相应的控制限。此方法不需要对未来测量值进行估计,更重要的是解决了核独立元分析不能直接处理间歇过程高维历史建模数据的难题。仿真结果验证了所提出方法的可行性和有效性,并显示出比传统MICA更好的监控效果。 展开更多

关键词 间歇过程 过程监测 局部模型 核独立元分析

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一种基于核独立元分析的非线性过程监控方法 被引量：5

2

作者 赵忠盖 刘飞 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第20期5585-5588,共4页

独立元分析(ICA)在线性过程监控中得到了成功的应用,但是实际工业过程大部分是非线性的。在利用核ICA(KICA)建立过程非线性模型的基础上,根据核技巧,给出了一种高维空间分离矩阵的排序和独立元个数的选择方法,并将监控指标扩展到高维空... 独立元分析(ICA)在线性过程监控中得到了成功的应用,但是实际工业过程大部分是非线性的。在利用核ICA(KICA)建立过程非线性模型的基础上,根据核技巧,给出了一种高维空间分离矩阵的排序和独立元个数的选择方法,并将监控指标扩展到高维空间,从而提出一种基于KICA的非线性过程监控方法,解决了ICA对非线性过程监控效果不理想的缺点。以田纳西-伊斯曼过程(TE过程)为例,对比了KICA与ICA的监控效果,结果证明了该方法的优越性。 展开更多

关键词 核独立元分析 过程监控 监控指标 非线性过程

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基于主元独立性分析与混合核RVM的复杂过程区间预测方法研究及应用 被引量：1

3

作者 徐圆 张明卿 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期925-931,共7页

近年来,随着化工过程日趋复杂,对过程监控及关键变量预测提出了更高的要求。传统意义上的点预测已不能满足化工过程上的实际需求,且点预测无法描述过程上的不确定性问题,因此不能很好地把握预测变量的趋势。由此,提出了一种基于主元独... 近年来,随着化工过程日趋复杂,对过程监控及关键变量预测提出了更高的要求。传统意义上的点预测已不能满足化工过程上的实际需求,且点预测无法描述过程上的不确定性问题,因此不能很好地把握预测变量的趋势。由此,提出了一种基于主元独立性分析(principal component independent analysis,PCIA)与混合核相关向量机(RVM)的区间预测方法。首先,结合核主元成分分析(KPCA)和独立元分析(ICA)对复杂过程原始变量进行主元成分提取和独立性分析,形成独立主元;其次,将高斯核函数与多项式核函数相结合形成混合核,与RVM结合对得到的独立主元进行回归建模预测,并运用T分布对预测值进行区间估计;然后,构造区间评价综合函数对区间估计结果进行优劣分析,在分析预测区间覆盖率(PICP)及预测区间宽度(NMPIW)的基础上,引入累积偏差(AD)提高区间评判的合理性。最后,将所提方法应用到TE仿真过程进行区间预测分析,仿真结果表明,提出的区间预测方法对实际生产过程具有较高的预测精度和区间估计质量,可以有效地预测关键变量的趋势。 展开更多

关键词 核主元分析 独立主元分析 相关向量机 预测模型 区间评价

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核独立元分析的非线性多元回归方法研究

4

作者 李鸣 倪智振 李赣平 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期859-863,共5页

针对工业过程中多变量非高斯分布数据的回归预测问题,提出一种基于数据驱动的核独立元分析的非线性多元回归方法(KICR)。将非线性输入数据矩阵通过核独立元分析(KICA)算法提取核独立元矩阵(KIC),以KIC为自变量,目标真值矩阵为应变量进... 针对工业过程中多变量非高斯分布数据的回归预测问题,提出一种基于数据驱动的核独立元分析的非线性多元回归方法(KICR)。将非线性输入数据矩阵通过核独立元分析(KICA)算法提取核独立元矩阵(KIC),以KIC为自变量,目标真值矩阵为应变量进行训练组最小二乘回归(PLSR)系数的求取和测试组多元线性回归(MLR)预测模型的建立。该方法有效弥补了本质线性的快速独立元回归(Fast-ICR)方法在非高斯分布数据上预测精度的不足。通过非线性数值方程案例预测模型的仿真,表明该方法在合适的高斯基核函数映射下拥有比Fast-ICR更高的回归预测精度。 展开更多

关键词 核独立元分析 回归 核独立元回归 回归预测

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基于判别式的核独立元分析

5

作者 于春梅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3330-3331,3343,共3页

核独立元分析(KICA)法是近年来发展起来的核化算法,但难以将其用于故障诊断问题。为了解决该问题,对两种核独立元分析算法——基于受限协方差测度的方法KICA2和基于核互信息测度的方法KICA3进行变形得到适用于分类或故障诊断的形式。进... 核独立元分析(KICA)法是近年来发展起来的核化算法,但难以将其用于故障诊断问题。为了解决该问题,对两种核独立元分析算法——基于受限协方差测度的方法KICA2和基于核互信息测度的方法KICA3进行变形得到适用于分类或故障诊断的形式。进一步分析了KICA2与一种核偏最小二乘(KPLS)方法的等价性以及KICA3与核主元分析(KPCA)的等价性。最后对Tennessee Eastman过程进行仿真,说明了方法的有效性。 展开更多

关键词 核独立元分析 故障诊断 判别

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基于核熵成分分析结合独立元分析的故障检测方法 被引量：1

6

作者 刘春菊 刘春玲 李召 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2016年第9期94-97,共4页

针对工业过程具有多变量、非线性、非高斯等特点,提出了一种基于核熵成分分析与独立元分析的(KECA-ICA)的故障检测方法。首先通过核熵成分分析对数据进行降维,保证了信息量损失最小;然后对熵成分的得分矩阵进行ICA分解,并根据监测量SPE... 针对工业过程具有多变量、非线性、非高斯等特点,提出了一种基于核熵成分分析与独立元分析的(KECA-ICA)的故障检测方法。首先通过核熵成分分析对数据进行降维,保证了信息量损失最小;然后对熵成分的得分矩阵进行ICA分解,并根据监测量SPE和I2的状态判断系统是否发生故障。通过对TE(Tennessee Eastman)过程的仿真研究,验证了该方法的可行性与有效性,并且对检测效果的鲁棒性能进行了分析。 展开更多

关键词 核熵成分分析 独立元分析 鲁棒性 故障检测

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基于多尺度核独立元分析与核极限学习机的柴油机故障诊断 被引量：2

7

作者 肖忠宝 《车用发动机》 北大核心 2017年第6期84-89,共6页

为提高柴油机故障诊断速度和精度,提出了基于改进多尺度核独立元分析与量子粒子群优化核极限学习机的故障诊断方法。首先利用固有时间尺度分解对缸盖振动信号进行多尺度时频分解,并根据故障敏感度参数筛选有效分量以实现振动冲击特征增... 为提高柴油机故障诊断速度和精度,提出了基于改进多尺度核独立元分析与量子粒子群优化核极限学习机的故障诊断方法。首先利用固有时间尺度分解对缸盖振动信号进行多尺度时频分解,并根据故障敏感度参数筛选有效分量以实现振动冲击特征增强;然后利用核独立元分析消除有效分量间的频带混叠,分离故障敏感频带,并提取各频带的AR模型参数、多尺度模糊熵和标准化能量矩构造联合故障特征向量;最后建立基于量子粒子群优化的核极限学习分类器实现柴油机故障诊断。试验结果表明,该方法有效增强了缸盖振动信号中的故障敏感特征,提高了柴油机故障诊断速度和精度,故障分类准确率达到98.45%。 展开更多

关键词 固有时间尺度分解 多尺度核独立元分析 特征增强 量子粒子群 核极限学习机 故障诊断

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基于核独立元分析的非线性工业过程故障诊断 被引量：4

8

作者 张瑞成 裴然 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第17期6944-6949,共6页

复杂工业过程的数据具有非高斯、非线性特性,在进行故障检测时,利用核独立元分析(kernel independent component analysis,KICA)方法能有效解决这一问题。然而,由于在处理数据时使用了核函数,无法将线性的贡献图方法直接用于故障诊断,... 复杂工业过程的数据具有非高斯、非线性特性,在进行故障检测时,利用核独立元分析(kernel independent component analysis,KICA)方法能有效解决这一问题。然而,由于在处理数据时使用了核函数,无法将线性的贡献图方法直接用于故障诊断,因此采用一种基于改进KICA结合非线性贡献图的方法,对非线性工业过程进行故障检测与诊断。该方法利用基于超松弛因子的FastKICA方法建立监控模型,得到检测故障信息。在发生故障后,通过非线性贡献图法诊断故障变量。最后,选用带钢热连轧工业过程实测数据进行仿真,通过与传统贡献图方法比较,结果表明此方法能够对非线性数据进行有效可靠的故障检测和故障诊断,验证了非线性贡献图的有效性。 展开更多

关键词 核独立元分析 故障检测 非线性 贡献图 故障诊断

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基于混合动态主元分析的故障检测方法 被引量：12

9

作者 石怀涛 刘建昌 +2 位作者 丁晓迪 谭帅 王雪梅 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第1期148-151,共4页

针对基于动态主元分析的故障检测方法存在的主元个数较多以及计算效率低等问题,本文提出基于混合动态主元分析(Hybrid Dynamic Principal Component Analysis,HDP-CA)的复杂过程故障检测方法。该方法采用分步策略消除数据之间的自相关... 针对基于动态主元分析的故障检测方法存在的主元个数较多以及计算效率低等问题,本文提出基于混合动态主元分析(Hybrid Dynamic Principal Component Analysis,HDP-CA)的复杂过程故障检测方法。该方法采用分步策略消除数据之间的自相关和互相关性,提高了故障检测的精度和效率。对TE过程典型故障和热连轧过程中断带故障检测结果表明:HDPCA方法提取的主元个数少于DPCA方法提取的主元个数。并且,基于HDPCA的T2和SPE统计量的检测性能和检测精度都由于基于DPCA的统计量。因此,本文提出的方法可以准确有效地检测出故障。 展开更多

关键词 特征提取 混合动态核主元-独立元分析方法 活套故障 故障诊断

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鲁棒主元分析在掌纹识别中的应用 被引量：3

10

作者 郭金玉 刘玉芹 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第19期8-10,60,共4页

为了对存在异常值的图像构建低维线性子空间的描述,提出用鲁棒主元分析(RPCA)的新方法进行掌纹识别。运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用RPCA提取低维的投影向量,然后将训练图像和待识别图像向投影向量上投影得到... 为了对存在异常值的图像构建低维线性子空间的描述,提出用鲁棒主元分析(RPCA)的新方法进行掌纹识别。运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用RPCA提取低维的投影向量,然后将训练图像和待识别图像向投影向量上投影得到鲁棒主元特征,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库进行测试,结果表明,与主元分析(PCA)、独立元分析(ICA)和核主元分析(KPCA)相比,RPCA算法的识别率最高为99%,特征提取和匹配总时间0.032 s,满足了实时系统的要求。 展开更多

关键词 掌纹识别 主元分析 独立元分析 核主元分析 鲁棒主元分析

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PCA和KICA特征提取的变压器故障诊断模型 被引量：51

11

作者 唐勇波 桂卫华 +1 位作者 彭涛 欧阳伟 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期557-563,共7页

为了充分利用主元分析(PCA)和核独立主元分析(KICA)特征提取的互补性,提高变压器故障分类正确率,提出了基于PCA和KICA特征提取的变压器故障诊断模型。该模型中,首先,将油中溶解气体分析(DGA)测试样本投影到PCA空间中进行特征提取,采用... 为了充分利用主元分析(PCA)和核独立主元分析(KICA)特征提取的互补性,提高变压器故障分类正确率,提出了基于PCA和KICA特征提取的变压器故障诊断模型。该模型中,首先,将油中溶解气体分析(DGA)测试样本投影到PCA空间中进行特征提取,采用多核支持向量机(MKSVM)作为分类器进行预分类,采用核密度估计方法估计阈值将测试样本预分类为易识别或难识别样本;对难分类样本则再次投影到KICA空间,采用另一MKSVM作为分类器进行分类识别,实现PCA和KICA双空间特征提取算法;最后,根据故障特征,建立变压器故障诊断模型。实验结果表明,所提出的双空间算法对变压器故障的识别率达到88.61%,比单空间算法和IEC3比值法的识别率分别高10%和24%。 展开更多

关键词 电力变压器 油中溶解气体分析 故障诊断 特征提取 主元分析 核独立主元分析 多核支持向量机

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基于数据特性分析的多变量过程监测 被引量：4

12

作者 张淑美 王福利 +1 位作者 王姝 李嫱嫱 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期609-613,619,共6页

以PCA,ICA为代表的多元统计监测方法总是基于各种各样的前提假设,如果不考虑它们的适用条件盲目选择监测算法,则可能给出错误结论,增加故障误报漏报的概率.针对理论方法在应用时面临的条件限制问题,在无先验知识的情况下,提出一种数据... 以PCA,ICA为代表的多元统计监测方法总是基于各种各样的前提假设,如果不考虑它们的适用条件盲目选择监测算法,则可能给出错误结论,增加故障误报漏报的概率.针对理论方法在应用时面临的条件限制问题,在无先验知识的情况下,提出一种数据特性的分析方法,通过参数寻优并逐步剔除线性相关变量组的方法,实现多变量过程线性非线性的自动判别.仿真分析表明所提方法可以根据数据特点及各算法的适用条件自动选择适当的监测算法,具有一定的实用价值. 展开更多

关键词 变量相关关系 主成分分析(PCA) 独立成分分析(ICA) 核主成分分析(KPCA) 核独立成分分析(kica)

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基于SKICA的非线性过程缓变故障检测方法研究 被引量：4

13

作者 邓晓刚 田学民 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1359-1362,共4页

针对非线性工业过程缓变型故障的检测问题,提出一种基于累积和核独立元分析(SKICA)的故障检测方法。通过核函数技术将观测数据从非线性空间映射到线性空间,然后对线性空间的数据应用独立元分析算法,提取观测数据中的非线性独立元。为了... 针对非线性工业过程缓变型故障的检测问题,提出一种基于累积和核独立元分析(SKICA)的故障检测方法。通过核函数技术将观测数据从非线性空间映射到线性空间,然后对线性空间的数据应用独立元分析算法,提取观测数据中的非线性独立元。为了更好的检测过程中微小变化和缓变故障,进一步应用累积和控制图(CUSUM)的思想。建立累积和非线性独立元并以此构造统计量监控过程变化。在连续搅拌反应器(CSTR)上的仿真结果表明,SKICA方法能够比ICA方法更快的检测出非线性过程中的缓变型故障。 展开更多

关键词 核独立元分析 累积和控制图 故障检测 缓变型故障

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一种基于KICA-GMM的过程故障检测方法 被引量：4

14

作者 田学民 蔡连芳 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2859-2863,共5页

核独立元分析(kernel independent component analysis,KICA)故障检测方法的故障检测时间易受独立元顺序和主导独立元数目经验选取的影响,针对这个问题,提出基于KICA和高斯混合模型(Gaussian mixturemodel,GMM)的故障检测方法。采用KIC... 核独立元分析(kernel independent component analysis,KICA)故障检测方法的故障检测时间易受独立元顺序和主导独立元数目经验选取的影响,针对这个问题,提出基于KICA和高斯混合模型(Gaussian mixturemodel,GMM)的故障检测方法。采用KICA从正常工况测量数据中提取独立元,用GMM拟合各独立元的概率密度函数,建立基于GMM的监控量及其控制限;计算各独立元的监控量均值,以此判断其非高斯性强弱,对每个强非高斯独立元进行单独监控,对弱非高斯部分采用主元分析法进行监控。在Tennessee Eastman过程上的仿真结果说明,相比于KICA故障检测方法,所提方法不需要排序独立元和选取主导独立元数目,避免了其对故障检测时间的影响,能够有效利用过程信息,缩短故障检测的延迟时间。 展开更多

关键词 故障检测 核独立元分析 高斯混合模型 独立元顺序 主元分析法

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KICA模型选择及其在消除脑电信号伪差中的应用

15

作者 杨辉华 王行愚 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期456-461,483,共7页

理论分析并结合实验验证指出基于正定核的独立分量分析算法(K ICA)的优化与分离性能与其模型参数的选择有关。提出了一种简单高效的模型选择方法:在混合信号中附加一个已知验证信号,通过最小化该已知信号的分离误差来选择最优模型参数... 理论分析并结合实验验证指出基于正定核的独立分量分析算法(K ICA)的优化与分离性能与其模型参数的选择有关。提出了一种简单高效的模型选择方法:在混合信号中附加一个已知验证信号,通过最小化该已知信号的分离误差来选择最优模型参数。实验结果表明:经模型选择后的K ICA能成功分离脑电信号中的心电伪差。 展开更多

关键词 核独立分量分析(kica) 模型选择 盲信号分离 脑电信号(EEG) 心电伪差

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一种基于改进KICA的非高斯过程故障检测方法 被引量：9

16

作者 蔡连芳 田学民 张妮 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2864-2868,共5页

针对基于核独立元分析(kernel independent component analysis,KICA)的故障检测方法只考虑非高斯信息提取而忽略局部近邻结构保持的问题,提出基于改进KICA的过程故障检测方法。将KICA法中只考虑非高斯信息提取的负熵最大化准则转换为... 针对基于核独立元分析(kernel independent component analysis,KICA)的故障检测方法只考虑非高斯信息提取而忽略局部近邻结构保持的问题,提出基于改进KICA的过程故障检测方法。将KICA法中只考虑非高斯信息提取的负熵最大化准则转换为熵最小化准则,结合局部保持投影的相似局部近邻结构准则,提出了同时考虑非高斯信息提取和局部近邻结构保持的目标函数,通过粒子群优化算法进行全局寻优,然后建立监控统计量对过程进行监控。在Tennessee Eastman过程上的仿真结果说明,与基于KICA的故障检测方法相比,所提方法能够在保持数据集局部近邻结构的同时,提取非高斯信息,能够有效缩短故障检测的延迟时间,提高故障检测率。 展开更多

关键词 故障检测 核独立元分析 局部保持投影 非高斯信息 局部近邻结构

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LMD-KICA滚动轴承信号特征提取方法研究 被引量：4

17

作者 张炎磊 张培杰 +1 位作者 方雁衡 董辛旻 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第2期15-18,22,共5页

在实际工程机械所产生的滚动轴承故障信号十分复杂,有效的故障信号和特征信息极易被噪声信号所干扰,针对工程中振动信号的特点,提出了一种基于局部均值分解(LMD)结合核独立分量分析(KICA)的方法提取故障信号特征。首先将源信号进行LMD分... 在实际工程机械所产生的滚动轴承故障信号十分复杂,有效的故障信号和特征信息极易被噪声信号所干扰,针对工程中振动信号的特点,提出了一种基于局部均值分解(LMD)结合核独立分量分析(KICA)的方法提取故障信号特征。首先将源信号进行LMD分解,根据相关系数准则提取相关程度高的PF分量并构建新信号,对新构建的故障信号运用KICA进行噪声分离,进而获得故障信号特征。先通过构造信号仿真分析方法有效性,再通过西储大学轴承实验数据对比分析,验证该方法适用于提取滚动轴承的故障特征。 展开更多

关键词 局部均值分解(LMD) 核独立分量分析(kica) 滚动轴承 特征提取

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基于核状态空间ICA的非线性动态过程故障检测方法 被引量：2

18

作者 蔡连芳 田学民 张妮 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期971-976,共6页

针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于核状态空间独立元分析的故障检测方法.采用核规范变量分析法将非线性动态过程数据映射到核状态空间,得到去相关的状态数据.对状态数据的各时延协方差矩阵进行加权求和得到状态数据的时序结... 针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于核状态空间独立元分析的故障检测方法.采用核规范变量分析法将非线性动态过程数据映射到核状态空间,得到去相关的状态数据.对状态数据的各时延协方差矩阵进行加权求和得到状态数据的时序结构矩阵,进而建立ICA统计模型,从状态数据中提取独立元特征数据,并构造监控统计量检测过程故障.在Tennessee Eastman过程上的故障检测结果表明,相比于传统的基于动态核主元分析的故障检测方法,该方法更加灵敏地检测到故障的发生,提高故障检测率. 展开更多

关键词 故障检测 非线性 动态特性 核规范变量分析 独立元分析 故障检测率

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改进KICA带钢热连轧过程故障检测方法研究

19

作者 张瑞成 裴然 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第12期178-182,共5页

针对传统的FastICA算法对初始权值的敏感性,以及带钢热连轧工业过程数据间呈现非线性和非高斯性的问题,提出一种基于改进的快速核独立元分析(FastKICA)方法进行故障检测。该方法首先对原始数据进行小波包去噪,利用核方法对数据进行特征... 针对传统的FastICA算法对初始权值的敏感性,以及带钢热连轧工业过程数据间呈现非线性和非高斯性的问题,提出一种基于改进的快速核独立元分析(FastKICA)方法进行故障检测。该方法首先对原始数据进行小波包去噪,利用核方法对数据进行特征重构,使数据线性结构化,引入超松弛因子改进FastICA初始权值的选择机制,提取更合理的独立元信号,并且计算相应的统计量和控制限。选用带钢热连轧工业过程实测数据进行仿真,与传统的FastKICA方法相比较,结果证明,基于超松弛因子改进的FastKICA故障检测的方法准确率更高,验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 故障检测 小波包分析 核独立元分析 超松弛因子 快速固定点算法

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基于改进的GA-LSSVM的软测量建模方法 被引量：8

20

作者 王强 田学民 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1031-1035,共5页

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线测量的问题,提出了一种改进的最小二乘支持向量机(IGA-LSSVM)的软测量建模方法.该方法采用核独立分量分析(KICA)对高维数据进行特征提取,利用改进的最小二乘支持向量机进行建模.该方法既利... 针对工业过程中某些重要过程变量难以实现在线测量的问题,提出了一种改进的最小二乘支持向量机(IGA-LSSVM)的软测量建模方法.该方法采用核独立分量分析(KICA)对高维数据进行特征提取,利用改进的最小二乘支持向量机进行建模.该方法既利用了最小二乘支持向量机求解速度快的特点,又利用了自适应遗传算法强大的全局搜索能力,增强了模型的自适应性.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,基于IGA-LSSVM方法建立的软测量模型具有较高的预测精度和泛化能力. 展开更多

关键词 软测量 核独立元分析(kica) 遗传算法(GA) 最小二乘支持向量机(LSSVM)

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