一种新的非线性多向主元分析在线故障监测方法

• 作者: 徐保国 方益民 肖应旺
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 工学
• 关键词: 多向主元分析 自组织神经网络 核密度估计 非线性主元 在线故障监测
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 811-816
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 6563字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4160.2006.09.003

摘要

针对多向主元分析(MPCA)不能提取复杂的非线性系统变量间的非线性特性以及T2统计量置信限的确定是以主元得分呈正态分布为假设前提的情况,提出了一种基于自组织神经网络与核密度估计的非线性MPCA在线故障监测方法.该方法用自组织神经网络去提取变量间的非线性特征信息;用核概率密度函数去估计非线性主元的置信限.将该方法应用到β-甘露聚糖酶补料分批发酵过程的在线故障监测中,应用效果表明用非线性主元比用同样数目的线性主元能够获取更多的变量信息,并且用核密度估计置信限的方法比用参数估计的方法能更准确地对故障进行监测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐保国	江南大学通信与控制工程学院	277	2198	22.0	30.0
2	方益民	江南大学信息工程学院	14	40	3.0	5.0
3	肖应旺	江南大学通信与控制工程学院	25	265	9.0	15.0