基于TTGNPE算法的间歇过程监控

发布时间：2018-06-23 18:59

  本文选题：间歇过程 + 过程监控　； 参考：《控制与决策》2017年03期

【摘要】：针对间歇过程中三维数据展开为二维造成的部分信息丢失以及数据的全局和局部结构可能发生的变化,提出一种基于张量分解的时序扩展全局局部邻域保持嵌入(TTGNPE)算法.首先利用TTGNPE算法直接处理间歇过程中的三维数据,以避免因展开为二维而造成的信息丢失;然后,将近邻流形嵌入并引入数据空间的全局和局部结构保持中,充分提取数据的局部和全局特征信息;最后,结合移动数据窗技术来处理过程的动态时变性,检测到故障后用贡献图法诊断出故障变量.通过青霉素发酵过程验证了所提出的算法对间歇过程故障检测与诊断的优越性.
[Abstract]:In view of the partial information loss caused by 3D data expansion and the possible changes in global and local structures of the data during intermittent process, a time-series extended global local neighborhood preserving embedding (TTGNPE) algorithm based on Zhang Liang decomposition is proposed. Firstly, the TTGNPE algorithm is used to deal with the 3D data in the intermittent process directly to avoid the information loss caused by the expansion. Then, the nearest neighbor manifold is embedded and introduced into the global and local structure preservation of the data space. The local and global feature information of the data is fully extracted. Finally, the dynamic time-varying of the process is treated with the mobile data window technology, and the fault variables are diagnosed by the contribution diagram method after the fault is detected. The superiority of the proposed algorithm in fault detection and diagnosis of batch process was verified by penicillin fermentation process.
【作者单位】： 兰州理工大学电气工程与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61370037) 甘肃省基础研究创新群体基金项目(1506RJIA031)
【分类号】：TP277

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本文编号：2058084