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摘要:
针对化工过程数据的非线性和动态性分布特征,引入Laplacian特征映射(LE),提出了一种基于改进最大方差展开(MVU)的特征提取算法.在改进算法中,局部以欧式距离、全局以测地线距离为尺度度量数据间差异性,以更好反映数据内在几何性质;此外,借鉴LE算法思路,通过最小化近邻点间距离实现流形结构保持.改进算法兼具全局特性保持和局部流形学习能力,计算效率也有较大提高.将其用于提取非线性动态过程高维数据子流形特征,利用SVDD在特征空间建立故障检测模型,构造统计量并确定其控制限.TE过程仿真及丙烯聚合过程实验研究表明改进方法能有效挖掘过程特征信息、监控过程变化并及时检测故障发生,故障检测率较传统方法有显著提高.
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文献信息
篇名 基于改进MVU的非线性动态过程故障检测方法
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 最大方差展开 Laplacian特征映射 SVDD 非线性动态过程 故障检测
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 2111-2117
页数 7页 分类号 TP277
字数 6640字 语种 中文
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈如清 嘉兴学院机电工程学院 36 398 12.0 19.0
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最大方差展开
Laplacian特征映射
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研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
出版文献量(篇)
12507
总下载数(次)
27
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相关基金
浙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.zjnsf.net/
项目类型:一般项目
学科类型:
论文1v1指导