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非线性多尺度多向主元分析方法

中南大学学报（自然科学版） 2003年第Z1期34卷 82-84页

作者：郭金玉王纲沈阳化工学院信息工程学院辽宁沈阳110142 沈阳化工学院信息工程学院辽宁沈阳110142

NLMPCA是一种适合间歇生产过程的非线性建模方法,但是从现场采集的数据往往存在误差,难免影响过程监视和故障诊断的结果.基于MPCA,NLPCA和小波变换,提出了一种新的间歇过程监视和诊断方法,即非线性多尺度多向主元分析方法(NLMSMPCA).与N... 详细信息

NLMPCA是一种适合间歇生产过程的非线性建模方法,但是从现场采集的数据往往存在误差,难免影响过程监视和故障诊断的结果.基于MPCA,NLPCA和小波变换,提出了一种新的间歇过程监视和诊断方法,即非线性多尺度多向主元分析方法(NLMSMPCA).与NLMPCA相比,NLMSMPCA降低了随机误差对测量数据的影响,提高了过程监视和故障诊断的可靠性.

关键词：多向主元分析非线性主元分析小波变换过程监视故障诊断

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多尺度多向主元分析方法的研究及应用

信息与控制 2003年第Z1期32卷 716-719页

作者：郭金玉王纲沈阳化工学院信息工程学院辽宁沈阳110142

为保证间歇过程安全运行和生产出高质量产品,需要对间歇过程进行监视.本文基于多向主元分析方法(MPCA)和小波变换理论,提出了一种新的监视方法,即多尺度多向主元分析方法(MSMPCA).与MP-CA相比,MSMPCA降低了随机误差对测量数据的影响,提... 详细信息

为保证间歇过程安全运行和生产出高质量产品,需要对间歇过程进行监视.本文基于多向主元分析方法(MPCA)和小波变换理论,提出了一种新的监视方法,即多尺度多向主元分析方法(MSMPCA).与MP-CA相比,MSMPCA降低了随机误差对测量数据的影响,提高了过程性能监视和故障诊断的准确性.仿真实例验证了该方法的有效性.

关键词：多向主元分析多尺度主元分析间歇过程性能监视和故障诊断

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基于多向主元分析的间歇过程监控研究

基于多向主元分析的间歇过程监控研究

作者：曹莹南京理工大学

学位级别：硕士

间歇过程作为现代流程工业中的一种重要生产方式,被广泛应用于精细化工、生物制药、食品等行业。为了提高间歇过程的产品质量,保证控制系统安全性,需要对其进行过程监控。本文主要研究了基于多向主元分析方法(Multi-way Principal Comp... 详细信息

间歇过程作为现代流程工业中的一种重要生产方式,被广泛应用于精细化工、生物制药、食品等行业。为了提高间歇过程的产品质量,保证控制系统安全性,需要对其进行过程监控。本文主要研究了基于多向主元分析方法(Multi-way Principal Component Analysis, MPCA)的发酵过程监控,并根据间歇过程的特点对传统的MPCA建模方法进行了改进,具体包括以下几个方面： (1)阐述了适用于间歇过程监控的多向主元分析方法;针对间歇过程的特点,讨论了两种基于不同展开方式的MPCA方法;介绍了批次轨迹同步化方法来解决间歇过程批次数据不等长问题。 (2)针对间歇过程的多阶段特点,提出了一种基于数据相似度的多阶段MPCA建模方法。该方法通过对每个时刻数据矩阵间的相似度指标进行聚类分析,将间歇过程划分为几个阶段,再对各个阶段分别建立MPCA模型。将此方法应用于青霉素发酵过程监控,验证了该方法的有效性。 (3)针对间歇过程的动态、高度非线性特性,研究了一种适用于间歇过程的动态核的PCA方法(Batch Dynamic Kernel Principal Component Analysis,BDKPCA)。为解决BDKPCA算法中计算量较大的问题,本文将特征采样(Feature Samples, FS)引入到BDKPCA中,并针对间歇过程数据的特点,对FS进行了改进,提出了一种基于FS的BDKPCA算法。FS-BDKPCA算法首先对建模数据进行FS运算,得到能够反映样本特征且包含较少采样点的样本子集,然后在该样本子集上建立BDKPCA模型。监控结果表明,FS-BDKPCA方法能够在不影响BDKPCA算法监控性能的基础上,有效地减少计算量与所需内存空间。

关键词：间歇过程统计过程监控多向主元分析多阶段动态核特征采样

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基于多向主元分析的多传感器故障诊断

沈阳化工学院学报 2005年第2期19卷 113-115页

作者：郭金玉曾静沈阳化工学院辽宁沈阳110142

　研究一种基于MPCA的多传感器故障诊断方法.这种方法把过程测量空间分为主元子空间和残差子空间.在残差子空间,首先用Q统计指标检测出传感器是否存在故障,如果Q统计指标超限,在主元子空间应用T2统计量和相应的T2统计量的贡献率,识别出... 详细信息

　研究一种基于MPCA的多传感器故障诊断方法.这种方法把过程测量空间分为主元子空间和残差子空间.在残差子空间,首先用Q统计指标检测出传感器是否存在故障,如果Q统计指标超限,在主元子空间应用T2统计量和相应的T2统计量的贡献率,识别出引起过程异常的主要传感器变量并剔除.然后用同样的方法继续判断其它的传感器故障.仿真实例验证了该方法的有效性.

关键词：多向主元分析多传感器故障诊断间歇过程

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基于PSO的间歇生产鲁棒统计过程监控

化工学报 2005年第3期56卷 492-498页

作者：谢磊王树青张建明浙江大学工业控制技术国家重点实验室先进控制技术研究所浙江杭州310027

间歇过程广泛应用于精细化工产品、生物化工产品等高附加值产品的制备. 为提高间歇生产的可重复性,提高批次之间产品的一致性, 多向主元分析法 (MPCA) 广泛应用于间歇生产过程的监控. 针对 MPCA统计监控模型容易受到建模数据中离群点影... 详细信息

间歇过程广泛应用于精细化工产品、生物化工产品等高附加值产品的制备. 为提高间歇生产的可重复性,提高批次之间产品的一致性, 多向主元分析法 (MPCA) 广泛应用于间歇生产过程的监控. 针对 MPCA统计监控模型容易受到建模数据中离群点影响的不足, 提出了一种基于微粒群优化算法 (PSO) 的鲁棒 MPCA分析方法, 并进一步给出了相应鲁棒监控统计量的计算方法. 对于链霉素发酵过程的监控表明, 相对于普通MPCA,鲁棒MPCA在建模数据中存在离群点时仍能够给出正确的统计监控模型, 从而有效减少了建模过程对数据的要求.

关键词：多向主元分析鲁棒多向主元分析统计过程控制链霉素发酵

一种基于改进MPCA的间歇过程监控与故障诊断方法

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化工学报 2009年第11期60卷 2838-2846页

作者：齐咏生王普高学金公彦杰北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 内蒙古工业大学信息工程学院内蒙古呼和浩特010051

针对基于不同展开方式的多向主元分析(MPCA)方法在线应用时各自存在的缺陷,提出一种改进的基于变量展开的MPCA方法,实现间歇过程的在线监控与故障诊断。该方法采用随时间更新的主元协方差代替固定的主元协方差进行T2统计量的计算,充分... 详细信息

针对基于不同展开方式的多向主元分析(MPCA)方法在线应用时各自存在的缺陷,提出一种改进的基于变量展开的MPCA方法,实现间歇过程的在线监控与故障诊断。该方法采用随时间更新的主元协方差代替固定的主元协方差进行T2统计量的计算,充分考虑了主元得分向量的动态特性;同时引入主元显著相关变量残差统计量,避免SPE统计量的保守性,且该统计量能提供更详细的过程变化信息,对正常工况改变或过程故障引起的T2监控图变化有一定的识别能力;最后提出一种随时间变化的贡献图计算方法用于在线故障诊断。该方法和MPCA方法的监控性能在一个青霉素发酵仿真系统上进行了比较。仿真结果表明:该方法具有较好的监控性能,能及时检测出过程存在的故障,且具有一定的故障识别和诊断能力。

关键词：过程监控故障诊断多向主元分析

自动变速操纵系统稳态过程故障检测和诊断技术研究

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兵工学报 2013年第11期34卷 1352-1358页

作者：彭建鑫刘海鸥王滨陈慧岩北京理工大学机械与车辆学院北京100081

采用多向主元分析(MPCA)算法实现了稳态工况下自动变速操纵系统(ASCS)的故障检测和诊断功能。针对稳态工况下ASCS故障诊断的问题,根据ASCS控制周期特点研究稳态工况下ASCS状态变量特性以及变量构成成分,分析了MPCA算法的可行性;运用稳... 详细信息

采用多向主元分析(MPCA)算法实现了稳态工况下自动变速操纵系统(ASCS)的故障检测和诊断功能。针对稳态工况下ASCS故障诊断的问题,根据ASCS控制周期特点研究稳态工况下ASCS状态变量特性以及变量构成成分,分析了MPCA算法的可行性;运用稳态工况下无故障历史数据建立ASCS的MPCA模型,并采用综合监控指标OIndex进行过程故障检测。当故障发生时利用因子分析理论,建立了综合监控指标、得分向量、系统状态变量之间的映射关系,实现故障诊断功能;采用实车试验和仿真验证结合的方式证明了MPCA算法在ASCS稳态工况下故障检测和诊断的有效性和实时性。

关键词：交通运输安全工程自动变速操纵系统多向主元分析故障诊断机械式自动变速器

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基于SVDD时段细化的间歇过程故障监控

清华大学学报（自然科学版） 2012年第9期52卷 1176-1181页

作者：王晶魏华彤曹柳林靳其兵北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

针对多向主元分析(MPCA)在间歇过程故障监测应用中经常面临的分段不准确问题,提出了一种新的基于支持向量数据描述(SVDD)的两步分段方法,从而提高分段的准确性和故障监测精度。第一步分段采用机理知识与现场数据相结合的思想,对MPCA模... 详细信息

针对多向主元分析(MPCA)在间歇过程故障监测应用中经常面临的分段不准确问题,提出了一种新的基于支持向量数据描述(SVDD)的两步分段方法,从而提高分段的准确性和故障监测精度。第一步分段采用机理知识与现场数据相结合的思想,对MPCA模型的负载矩阵进行修正。将采样时间引入负载矩阵中,增大模型差异性,从而避免了故障数据导致的分段错误。第二步利用支持向量数据描述方法将初步划分的各子时段进一步细分,严格区分各子时段中的稳定与过渡时段,进一步提高分段的准确性。同时,给出基于上述分段技术的间歇过程在线故障监测算法,可以实时地监测现场数据。最后将该方法应用于青霉素间歇过程的在线监测,结果表明:该方法能够细致刻画过渡过程信息,比常规MPCA方法能够更早地检测出故障,并避免了误报。

关键词：间歇过程支持向量数据描述细化多向主元分析过程监测

改进MKPCA方法及其在发酵过程监控中的应用

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仪器仪表学报 2009年第12期30卷 2530-2538页

作者：齐咏生王普高学金公彦杰北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特010051

针对间歇发酵过程缓慢时变和非线性等特点,提出一种基于滑动窗技术的多向核主元分析(MWMKPCA)方法。该方法结合了核主元分析(KPCA)和滑动窗口技术的优点,其中KPCA能有效解决过程数据的非线性问题,保证数据信息抽取的完整性;而滑动窗口... 详细信息

针对间歇发酵过程缓慢时变和非线性等特点,提出一种基于滑动窗技术的多向核主元分析(MWMKPCA)方法。该方法结合了核主元分析(KPCA)和滑动窗口技术的优点,其中KPCA能有效解决过程数据的非线性问题,保证数据信息抽取的完整性;而滑动窗口技术能有效避免MKPCA在线应用时预报未来测量值所引入的误差,提高监控性能。对于已判断正常的新批次过程数据,将其加入模型参考数据库进行更新,从而提高间歇过程性能检测的准确性。将该方法应用到工业青霉素发酵过程的监控中,并与MPCA、MKPCA方法的监测性能进行了比较。结果表明:该方法能有效提取过程变量间的非线性关系,降低运行过程的误报率,对缓慢时变的间歇过程具有更可靠的检测性能。

关键词：故障监测多向核主元分析多向主元分析模型更新发酵过程