面向工业过程难测参数建模的双窗口概念漂移检测
Double window concept drift detection method for modeling of difficult-to-measure parameter in industrial processes作者机构：北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124
出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)
年 卷 期：2021年第38卷第12期
页 面：1979-1992页
核心收录：
学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 070104[理学-应用数学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学]
基 金：国家自然科学基金项目(62073006,62021003,61890930-5) 北京市自然科学基金项目(4212032,4192009) 科学技术部国家重点研发计划项目(2018YFC1900800-5) 矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室项目(BGRIMM-KZSKL-2020-02)资助
摘 要：针对工业过程数据固有概念漂移特性导致软测量模型性能恶化、需识别漂移样本以有效更新模型等问题,提出一种面向工业过程难测参数建模的双窗口概念漂移检测方法.首先,在离群样本检测窗口采用支持向量回归获得实时过程数据中包含的离群样本;接着,在分布检测窗口计算离群样本与历史样本集间的欧氏距离;最后,结合多种分布检验方法,新定义能够表征离群样本蕴含分布变化的检验漂移度指标,进而实现漂移样本的有效识别.采用合成和真实工业过程数据集验证了所提方法的有效性,表明具有优于已有方法的性能.
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