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基于改进K近邻-密度峰值聚类的多模块PCA过程监测
1
作者
王竞志
徐琛
+1 位作者
陶洪峰
杨慧中
《控制工程》
北大核心
2025年第4期664-673,共10页
聚类方法考虑了变量之间的复杂关系,已被广泛应用于多模块过程监测中。但传统方法仍需要一些先验知识,如聚类个数等,限制了其应用范围。因此,提出了一种基于改进K近邻-密度峰值聚类的多模块主元分析(principal component analysis,PCA)...
聚类方法考虑了变量之间的复杂关系,已被广泛应用于多模块过程监测中。但传统方法仍需要一些先验知识,如聚类个数等,限制了其应用范围。因此,提出了一种基于改进K近邻-密度峰值聚类的多模块主元分析(principal component analysis,PCA)过程监测方法。首先,引入信息距离,基于变量之间的信息熵构造信息距离矩阵;然后,计算决策值和其下降趋势变化幅值,通过寻找极大值的方式自动确定聚类个数,即模块个数;最后,通过K近邻优化的分配策略完成模块划分,并建立基于PCA的过程监测模型,所有模块的监测结果通过贝叶斯推论进行融合。将所提方法应用在数值仿真和田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程仿真中,仿真结果验证了所提方法的有效性。
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关键词
多模块
过程监测
信息距离
聚类
主元分析
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职称材料
题名
基于改进K近邻-密度峰值聚类的多模块PCA过程监测
1
作者
王竞志
徐琛
陶洪峰
杨慧中
机构
江南大学物联网工程学院教育部轻工过程先进控制重点实验室
出处
《控制工程》
北大核心
2025年第4期664-673,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62103167)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20210451)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51733B)。
文摘
聚类方法考虑了变量之间的复杂关系,已被广泛应用于多模块过程监测中。但传统方法仍需要一些先验知识,如聚类个数等,限制了其应用范围。因此,提出了一种基于改进K近邻-密度峰值聚类的多模块主元分析(principal component analysis,PCA)过程监测方法。首先,引入信息距离,基于变量之间的信息熵构造信息距离矩阵;然后,计算决策值和其下降趋势变化幅值,通过寻找极大值的方式自动确定聚类个数,即模块个数;最后,通过K近邻优化的分配策略完成模块划分,并建立基于PCA的过程监测模型,所有模块的监测结果通过贝叶斯推论进行融合。将所提方法应用在数值仿真和田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程仿真中,仿真结果验证了所提方法的有效性。
关键词
多模块
过程监测
信息距离
聚类
主元分析
Keywords
Multi-block
process monitoring
information distance
clustering
principal component analysis
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
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1
基于改进K近邻-密度峰值聚类的多模块PCA过程监测
王竞志
徐琛
陶洪峰
杨慧中
《控制工程》
北大核心
2025
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