基于多阶段多向核熵成分分析的间歇过程故障检测方法

发布时间：2018-07-20 13:41

【摘要】：针对间歇过程的非线性、多阶段特性,提出一种基于多阶段多向核熵成分分析(multistage-MKECA,Ms MKECA)的故障检测方法。针对间歇过程的多阶段特性,建立一种时序核熵主元关联度的矩阵相似性阶段划分方法,实现对间歇生产过程的多阶段划分;针对传统批次展开方式在线监控需要预估批次未来值的缺陷,进一步引入一种批次-变量三维数据展开方式建立每个阶段的MKECA非线性统计模型,实现对间歇过程的分阶段监控。最后对盘尼西林发酵过程开展仿真研究,结果表明所提方法能够比传统MKECA方法更为快速地进行故障检测。
[Abstract]:In view of the nonlinear and multi-stage properties of batch processes, a fault detection method based on multistage-MKECA (Ms MKECA) is proposed. In view of the multi-stage characteristics of the batch process, a matrix similarity phase division method for the correlation degree of the temporal kernel entropy is established to realize the multistage process of batch production. In order to predict the future value of batch, a new batch variable three-dimensional data expansion method is introduced to establish the MKECA nonlinear statistical model of each stage to realize the phased monitoring of the batch process. Finally, the simulation of the fermentation process of penicillin is carried out, and the results show that the results show that The proposed method can detect faults more quickly than the traditional MKECA method.
【作者单位】： 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61403418,61273160) 山东省自然科学基金项目(ZR2014FL016) 中央高校基本科研业务费专项资金(17CX02054)~~
【分类号】：TP277

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本文编号：2133729