独立元子空间算法及其在故障检测上的应用

• 作者: 宋执环 张沐光
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 集成学习 随机子空间方法 主元分析 故障检测
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 425-431
• 页数: 7页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文

摘要

针对高维数据建模问题,提出一种独立元子空间算法(ICSM),作为一种新的集成学习算法,ICSM利用独立元在不同变量上的贡献度来选取子空间,符合了集成学习的要求,具备了明确的物理意义,有效地克服了随机子空间算法(RSM)的主要缺点.在此基础上,进一步将ICSM应用于工业过程监控,提出了一种新的ICSM-PCA故障检测算法.首先在各个子空间内分别建立相应的PCA监测模型,然后根据T~2和SPE统计量的值计算出集成时各自的权重,最后构造两个集成统计量对工业过程进行监测.通过在 Tennessee Eastman (TE) 模型上的仿真研究,说明提出的算法具有较好的建模效果和故障检测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋执环	工业控制技术国家重点实验室浙江大学工业控制研究所	22	436	13.0	20.0
2	张沐光	工业控制技术国家重点实验室浙江大学工业控制研究所	1	7	1.0	1.0