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Local component based principal component analysis model for multimode process monitoring

Chinese Journal of Chemical Engineering 2021年第6期34卷 116-124页

作者： Yuan Li Dongsheng Yang Department of Information Engineering Shenyang University of Chemical TechnologyShenyang 110142China

For plant-wide processes with multiple operating conditions,the multimode feature imposes some challenges to conventional monitoring ***,to solve this problem,this paper provides a novel local component based principal component analysis(LCPCA)approach for monitoring the status of a multimode *** LCPCA,the process prior knowledge of mode division is not required and it purely based on the process ***,LCPCA divides the processes data into multiple local components using finite gaussian mixture model mixture(FGMM).Then,calculating the posterior probability is applied to determine each sample belonging to which local *** that,the local component information(such as mean and standard deviation)is used to standardize each sample of local ***,the standardized samples of each local component are combined to train PCA monitoring *** on the PCA monitoring model,two monitoring statistics T^(2) and SPE are used for monitoring multimode *** a numerical example and the Tennessee Eastman(TE)process,the monitoring result demonstrates that LCPCA outperformed conventional PCA and LNS-PCA in the fault detection rate.

关键词： Principal component analysis finite gaussian mixture model Process monitoring Tennessee Eastman(TE)process

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