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题名基于时间结构盲源信号分析的过程监控和故障诊断方法
被引量：2
- 1
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作者
陈国金
梁军
钱积新
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机构
浙江大学系统工程研究所
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出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第11期1837-1841,共5页
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基金
国家重点基础研究发展规划资助项目(No 2 0 0 2CB3 12 2 0 0 )~~
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文摘
化工过程中众多的测量变量信息通常可由少量的隐变量信息表达出来以便进行统计过程监视 .针对过程中所采集的数据往往存在一定的时间结构 (即过程不能满足独立同分布条件 )的情况 ,提出了一种基于时间结构盲源信号分析的过程性能监控和故障诊断方法 ,以克服传统的统计过程分析的独立同分布要求 .通过对非等温连续搅拌反应器 (CSTR)的仿真研究表明 ,这种方法是可行的 .为了与传统的独立成分分析 (ICA)方法相比较 ,本文还作了相应的对比研究 ,结果表明 ,这种方法比基于传统ICA过程性能监控和故障诊断方法具有更少的误报率和漏报率 ,说明这种方法不但是可行的 ,并且是有效的 .
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关键词
盲源信号处理
联合对角化
故障诊断
独立成分分析
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Keywords
Chemical engineering
Fault tree analysis
Independent component analysis
Monitoring
Multivariable control systems
Signal processing
Statistical methods
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
O212.4
[理学—概率论与数理统计]
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题名基于神经网络的变速率非线性盲源分离ICA算法研究
被引量：2
- 2
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作者
张天瑜
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机构
无锡市广播电视大学机电工程系
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出处
《陕西科技大学学报（自然科学版）》
2010年第5期105-109,共5页
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文摘
基于神经网络的非线性盲源分离ICA算法是盲源信号处理的一个重要研究方向.传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法的学习速率是固定的,当系统的噪声和迭代误差较大时,迭代参数需要很长时间才能收敛,从而影响盲源分离的效果.根据信噪比和迭代误差来调节学习速率,提出一种基于神经网络的变速率非线性盲源分离ICA算法,并将该算法应用于图像去噪中.仿真结果表明,与传统的神经网络非线性盲源分离ICA算法相比,该算法具有更好的盲源分离效果.
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关键词
盲源信号处理
独立成分分析
学习速率
神经网络
最大互信息准则
图像去噪
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Keywords
blind source signal processing
independent component analysis
learning rate
neural network
maximum mutual information criterion
image denoising
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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