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基于角结构统计量的MKECA间歇过程故障监测
被引量：
9
1
作者
王普
李春蕾
+2 位作者
高学金
常鹏
齐咏生
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期174-180,共7页
针对间歇过程复杂非线性的特点,提出一种基于角结构统计量的多向核熵成分分析(MKECA)间歇过程监测方法。该方法首先将间歇过程数据进行标准化预处理,然后采用KECA提取间歇过程数据的主成分矩阵。研究表明,经过KECA投影后的主成分数据具...
针对间歇过程复杂非线性的特点,提出一种基于角结构统计量的多向核熵成分分析(MKECA)间歇过程监测方法。该方法首先将间歇过程数据进行标准化预处理,然后采用KECA提取间歇过程数据的主成分矩阵。研究表明,经过KECA投影后的主成分数据具有良好的角结构,因此利用主成分矩阵构造基于角结构的统计量,并且采用核密度估计算法计算其控制限。与传统的统计量相比,无需假设过程变量服从高斯分布。最后通过青霉素发酵的仿真平台和大肠杆菌实际生产过程验证,实验结果表明,相比于传统MKPCA方法,能够有效利用主成分的结构信息,明显降低了故障的误报率、漏报率。
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关键词
核熵成分分析
角结构统计量
核密度估计
故障监测
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职称材料
题名
基于角结构统计量的MKECA间歇过程故障监测
被引量：
9
1
作者
王普
李春蕾
高学金
常鹏
齐咏生
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
城市轨道交通北京实验室
计算智能与智能系统北京市重点实验室
内蒙古工业大学电力学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期174-180,共7页
基金
国家自然科学基金(61174109
61364009
+1 种基金
61640312)
北京市自然科学基金(4172007)项目资助
文摘
针对间歇过程复杂非线性的特点,提出一种基于角结构统计量的多向核熵成分分析(MKECA)间歇过程监测方法。该方法首先将间歇过程数据进行标准化预处理,然后采用KECA提取间歇过程数据的主成分矩阵。研究表明,经过KECA投影后的主成分数据具有良好的角结构,因此利用主成分矩阵构造基于角结构的统计量,并且采用核密度估计算法计算其控制限。与传统的统计量相比,无需假设过程变量服从高斯分布。最后通过青霉素发酵的仿真平台和大肠杆菌实际生产过程验证,实验结果表明,相比于传统MKPCA方法,能够有效利用主成分的结构信息,明显降低了故障的误报率、漏报率。
关键词
核熵成分分析
角结构统计量
核密度估计
故障监测
Keywords
kernel entropy component analysis（KZCA）
angular structure statistics
kernel density estimation
fault detection
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于角结构统计量的MKECA间歇过程故障监测
王普
李春蕾
高学金
常鹏
齐咏生
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
9
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