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基于增量LPP的在线过程监控方法及其应用

曾九孙  郜传厚  罗世华  李启会  
【摘要】:利用流形学习算法建立过程监控模型已成为一个重要的研究方向。本文提出了一种基于增量LPP(Locality Preserving Projection)的在线过程监控方法。针对在线运行过程中数据不断增加的情形,利用上一时刻的计算结果,更新其邻域结构,并将上一时刻的特征向量作为Raleigh商迭代算法的初始值,从而提高了运算效率。基于所提出的增量LPP算法构造过程监控模型并将其应用到高炉冶炼过程。结果表明,所提出的增量LPP算法可以有效跟踪过程的时变特性,在及时检测过程异常的同时有效减少了误报的发生。

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