基于LGS-MMDPCA的多操作间歇过程建模与监控

发布时间：2017-09-18 15:26

  本文关键词：基于LGS-MMDPCA的多操作间歇过程建模与监控

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【摘要】：针对复杂工业过程中的多操作、非高斯等问题,提出了一种基于局部组标准化的多模型动态主元分析(LGS-MMDPCA)在线监测新方法。由于过程中的随机操作造成每个批次数据呈非高斯分布,因此不能用整个批次数据统一建模,而应根据操作,将同一操作下的数据单独建立模型,从而构成多模型结构。然而单一操作下数据量较少,往往不符合统计建模的数量要求,故将相似操作数据融合在一起,为使其符合高斯分布建立多元统计模型,提出了一种局部组标准化(LGS)方法。同时为提高模型精度,采用多模型动态主元分析(MMDPCA)建模。最后以精炼炉炼钢过程为例验证了新方法的有效性。
【作者单位】： 辽宁工业大学电子与信息工程学院;辽宁工业大学材料科学与工程学院;
【关键词】： 多操作 非高斯 LGS-MMDPCA 在线监测 精炼炉炼钢
【基金】：国家自然科学基金(61503169) 辽宁省自然科学基金(2015020102) 辽宁工业大学教师科研启动基金(X201315)
【分类号】：TB49
【正文快照】： 工业过程监测是保证生产过程安全和提高产品质量的重要手段。20世纪80年代末,以主成分分析(PCA)和偏最小二乘(PLS)等为核心的多元统计建模方法,开始成为基于数据的过程监控的研究热点,并在化工生产过程得到了成功应用[1-2]。但此类方法往往假设过程数据服从高斯分布,且来自单

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10 李t，

本文编号：876306