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摘要:
基于传统主元分析(PCA)方法的过程监测算法假定过程是线性的,对于具有强非线性的生产过程,应用其进行在线监测出现误报率过高的现象.为此提出了一种多向核主元分析(MKPCA)算法用于间歇过程的建模与在线监测.利用PenSim2.0软件将青霉素间歇生产过程的三向数据按批次方向展开为二向数据并进行标准化,采用MKPCA算法建立过程模型并用于过程的在线监测,计算T2、SPE统计量及相应的控制限.仿真结果表明,与传统PCA算法相比,MKPCA算法具有更好的监测性能,不仅大大降低了正常运行过程的误报率,而且能够较早地检测出过程中存在的底物流加速率与搅拌功率故障.MKPCA可以有效处理间歇过程批次间存在的非线性属性,获取过程变量间的非线性关系.
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文献信息
篇名 基于多向核主元分析的青霉素生产过程在线监测
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 主元分析 核主元分析 多向核主元分析 在线监测 故障检测
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 自动化技术、计算机技术
研究方向 页码范围 202-207
页数 6页 分类号 TP206.3
字数 4921字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2007.02.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李平 30 585 15.0 24.0
2 王海清 15 357 10.0 15.0
3 刘世成 1 25 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
主元分析
核主元分析
多向核主元分析
在线监测
故障检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
德国洪堡基金
英文译名:Alexander von Humboldt Foundation
官方网址:http://www.humboldt-foundation.de/
项目类型:
学科类型:
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