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《2009中国过程系统工程年会暨中国mes年会论文集》2009年
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一种基于GMM的多工况过程监测方法

许仙珍  谢磊  王树青  
【摘要】:本文提出了一种基于高斯混合模型的多工况过程监测方法。首先在主元空间利用GMM(Gaussian Mixture Models)对过程数据进行聚类,自动获取工况和相关分布特性。然后对每个工况建立PCA(Principal Component Analysis)模型来描述整个过程的统计特性。最后在过程监测中,根据监测样本属于各个工况的概率构造综合统计量,实现对多工况过程的故障检测。TE过程的仿真结果表明,本文提出的方法优于传统的PCA方法,能更准确及时地检测出多工况过程的各种故障。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前2条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【相似文献】
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 徐磊;基于混合PCA模型的多工况过程统计监测研究[D];浙江大学;2010年
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3 丁爱明;基于MFCC和GMM的说话人识别系统研究[D];河海大学;2006年
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10 庄文;应用VQ和GMM的说话人识别系统研究[D];西华大学;2008年
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