基于PARAFAC2时段划分的间歇过程故障检测
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基于PARAFAC2时段划分的间歇过程故障检测
CAO Xue;WANG Jian-lin;HAN Rui;QIU Ke-peng;LIU Wei-min
【期刊名称】《计算机与现代化》
【年(卷),期】2018(000)011
【摘要】间歇过程的多时段特性直接影响多元统计分析过程建模的准确性.针对间歇过程多时段特性,本文提出一种基于平行因子分解2(PARAFAC2)时段划分的间歇过程故障检测方法,首先对每一个时间片矩阵进行PARAFAC2建模,得到时间片矩阵的模型控制限,然后从间歇过程初始时刻开始,按照时序依次将每个时间片添加到时间块并进行PARAFAC2建模,得到时间块矩阵的模型控制限,通过评估时间片和时间块模型控制限的差异性确定初始时段划分点,并利用时段评价划分指标(PPCI)获取最佳的时段划分结果,最后在所得结果基础上分别对各个时段构建MPCA故障检测模型,实现间歇过程故障检测.所提方法保留了间歇过程三维结构特征和数据的完整性,深入考虑了间歇过程实际运行的时序性,提高了故障检测的准确性.利用青霉素发酵过程仿真实验验证了所提方法的有效性.
【总页数】7页(P23-29)
【作者】CAO Xue;WANG Jian-lin;HAN Rui;QIU Ke-peng;LIU Wei-min
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.时段划分的多向主元分析间歇过程监测及故障变量追溯 [J], 王姝;常玉清;杨洁;王福利;冯淑敏
2.基于PARAFAC2的多时段间歇过程时段划分 [J], 曹雪; 王建林; 邱科鹏; 刘伟旻; 韩锐
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