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基于NSSAE的批次发酵过程质量相关与质量无关故障检测与诊断
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作者 刘忠 章政 +1 位作者 楼旭阳 朱金林 《食品工业科技》 北大核心 2025年第3期1-10,共10页
为了解决批次发酵过程中质量无关故障所可能引起的不必要停机,本文提出了噪声半监督堆叠自编码器(Noised semi-supervised stacked auto-encoder,NSSAE)算法以区分质量相关与质量无关故障。首先,基于互信息计算过程变量与质量变量间互信... 为了解决批次发酵过程中质量无关故障所可能引起的不必要停机,本文提出了噪声半监督堆叠自编码器(Noised semi-supervised stacked auto-encoder,NSSAE)算法以区分质量相关与质量无关故障。首先,基于互信息计算过程变量与质量变量间互信息,并对数据加入噪声以提高算法对质量相关信息挖掘能力。其次,构建NSSAE的过程监测模型,在模型的首层自编码器和最后一层自编码器中构建故障检测和质量相关检测指标,并利用核密度估计计算对应的控制极限。最后,利用深度重构贡献图(Deep reconstruction-based contribution,DRBC)定位故障根源。从数值仿真和乳酸菌批次发酵实验结果可知,本文提出的NSSAE算法能够准确区分质量相关与无关故障,首层的残差空间的检测指标的故障检测率接近100%,最后一层隐空间的检测指标能够准确识别质量相关故障和质量无关故障。基于DRBC诊断方法能在故障发生后准确识别发生故障的变量,该研究结果为批次发酵过程质量相关与质量无关故障监测问题提出了一种切实可行的过程监测方法。 展开更多
关键词 批次发酵过程 质量相关故障 噪声半监督堆叠自编码器 故障检测与诊断 深度重构贡献图
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基于SFA的工业过程质量相关的在线故障检测 被引量:6
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作者 索寒生 蒋白桦 +2 位作者 宫向阳 王永耀 贾贵金 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第6期1222-1227,共6页
考虑到传统工业过程监测方法容易忽略掉过程动态信息的现象,提出了基于慢特征分析(Slow Feature Analysis, SFA)的在线特征选择与重排序的质量相关的故障检测方法(改进FROSSFA),将SFA故障检测扩展到质量相关的故障检测领域。最后将所提... 考虑到传统工业过程监测方法容易忽略掉过程动态信息的现象,提出了基于慢特征分析(Slow Feature Analysis, SFA)的在线特征选择与重排序的质量相关的故障检测方法(改进FROSSFA),将SFA故障检测扩展到质量相关的故障检测领域。最后将所提方法应用在TE过程上,仿真结果表明改进的FROSSFA方法具有较高的故障检测率,并能准确判断所发生故障是否与质量相关。 展开更多
关键词 慢特征分析 质量相关故障检测 在线监测
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基于Cov-ACO优化BN结构的板带质量诊断 被引量:1
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作者 郭贺松 孙建亮 +1 位作者 杨振 彭艳 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期126-134,共9页
为实现复杂的板带生产质量相关故障精准识别与诊断,以板带质量相关故障为研究对象。首先,针对贝叶斯网络中节点过多导致网络参数过多和计算速度慢的问题,提出了一种基于协方差和蚁群优化BN结构的质量相关故障诊断模型。通过蚂蚁优化算... 为实现复杂的板带生产质量相关故障精准识别与诊断,以板带质量相关故障为研究对象。首先,针对贝叶斯网络中节点过多导致网络参数过多和计算速度慢的问题,提出了一种基于协方差和蚁群优化BN结构的质量相关故障诊断模型。通过蚂蚁优化算法对贝叶斯网络进行优化,简化推理过程。其次,将节点间的互信息作为概率推理的重要因素,并将其集成到贝叶斯推理过程中。最后,利用热轧板带生产实测数据展开验证。结果表明,该模型能有效识别质量相关故障,模型的准确率达80%以上,满足实际生产需求,验证了优化诊断模型的有效性。 展开更多
关键词 热轧 贝叶斯网络 质量相关故障 蚁群优化 质量诊断
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基于半监督正交因子分析的过程质量监控方法 被引量:2
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作者 崔晓惠 杨健 侍洪波 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期5130-5138,共9页
实际工业过程中的观测样本大多会受到随机噪声的污染,因此带有噪声假设的概率模型得到广泛应用。传统方法直接对模型的因子进行监控,但由于建模所得因子中可能包含质量无关的信息,因此会增加质量相关故障的误报率,这对主要关心产品质量... 实际工业过程中的观测样本大多会受到随机噪声的污染,因此带有噪声假设的概率模型得到广泛应用。传统方法直接对模型的因子进行监控,但由于建模所得因子中可能包含质量无关的信息,因此会增加质量相关故障的误报率,这对主要关心产品质量的生产过程是无益的。同时,针对实际过程与质量样本采样率不同导致的难以精确建模的问题,提出一种半监督正交因子分析(semi-supervised orthogonal factor analysis, Semi-SOFA)方法,建立概率模型,并对因子进行质量相关的正交分解,分别构造T2统计量;根据新样本是否含质量标签的数据性质计算相应的SPE统计量。提出的Semi-SOFA可有效检测出发生的故障是否影响质量,最后通过数值例子和Tennessee Eastman(TE)过程仿真验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 因子正交分解 半监督 质量相关故障检测 参数估值 过程控制 过程系统
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修正的潜在结构正交投影的过程监控 被引量:2
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作者 王璇 王衍学 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期90-97,共8页
近年来,质量相关的故障诊断受到学界的广泛关注。目前存在多种基于后处理的故障诊断算法,但是,进一步的研究发现,当质量无关的故障幅度增强时,这些后处理算法会逐渐失去功能,除此之外,后处理算法在实践中会产生很大的计算量。为了进一... 近年来,质量相关的故障诊断受到学界的广泛关注。目前存在多种基于后处理的故障诊断算法,但是,进一步的研究发现,当质量无关的故障幅度增强时,这些后处理算法会逐渐失去功能,除此之外,后处理算法在实践中会产生很大的计算量。为了进一步解决上述算法的弊端,采取一种预处理、建模、后处理的结构,并提出修正的潜在结构正交投影算法。对比之前的算法,该方法对质量相关的故障更具实用性,同时减少了模型所需潜在变量的数目,与之前算法相比,计算量更低,数值示例和田纳西-伊士曼过程用来验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 数据驱动 过程监控 数据预处理 质量相关故障检测
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