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《第36届中国控制会议论文集(E)》2017年
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基于非线性动态潜变量模型的动态过程监测

陈琪  姜苍华  
【摘要】:针对复杂工业系统数据具有的动态、非线性特点,本文提出了基于核函数非线性投影的动态潜变量模型并用于动态过程监测。原始的动态潜变量模型是基于过程数据的互相关和时序自相关都是线性的假设,本文提出了适用于非线性过程的动态潜变量模型。该模型在提取动态潜变量之前引入非线性的核主元分析,可以使动态潜变量模型适用于非线性故障的检测。基于TE过程和一个数值算例的仿真实验验证了该方法在故障检测上的有效性。
【作者单位】:合肥工业大学电气与自动化工程学院
【关键词】:动态过程 故障检测 非线性
【分类号】:O212.4
【正文快照】:
1引言 由于现代工业过程规模大、复杂性高、变量多,导致其数学建模困难。基于多元统计的故障诊断不需要系统的精确数学模型, 就可以进行故障诊断。主元分析(Principal Component Analysis,PCA)是目前基于多元统计的故障诊断技术的核心。该方法对历史数据进行分析,能够有效

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