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摘要:
针对基于多向主元分析(Muhiway Principal Component Analysis,MPCA)的方法在批过程故障监测中以样本观测相互独立作为假设前提条件,没有考虑到时间序列相关性的影响及需要对新批次未反应完的数据进行预估的缺陷,提出一种枇过程动态主元分析(Batch Dy-namic PCA,BDPCA)在线监测方法.该方法采用时滞变量将过程的静态和动态特征相结合,有效地去除了测量变量时间序列的自相关关系,并通过时滞窗口提供了在线监测方案,避免了对新批次未反应完的数据进行预估的需要,提出确定时滞变量的算法.将BDPCA应用于β-甘露聚糖酶发酵批过程的仿真监测,与移动窗多向主元分析(Moving Window MPCA.MWMPCA)法相比,仿真结果表明该方法能够更精确地对过程故障行为进行描述,具有良好的准确性和实时性.
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文献信息
篇名 BDPCA在线过程监测方法
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 批过程动态主元分析 时滞变量 在线监测 β-甘露聚糖酶发酵批过程
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 过程控制技术及应用
研究方向 页码范围 133-137,147
页数 6页 分类号 TP273
字数 5685字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7848.2009.02.004
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 肖应旺 华南师范大学南海校区计算机工程系 23 158 7.0 11.0
2 姚美银 华南师范大学南海校区计算机工程系 9 31 4.0 5.0
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
批过程动态主元分析
时滞变量
在线监测
β-甘露聚糖酶发酵批过程
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
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
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