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摘要:
由于对间歇过程应用KICA算法进行在线监控时需要预测从当前时刻到反应结束时刻的测量数据,同时间歇过程具有多个生产模态,应用KICA算法进行独立建模时,模型结构复杂,计算量大.针对间歇过程数据预估不准确和多模态计算量大的问题,提出了一种基于FCM聚类建模的双核独立元分析(DKICA)间歇过程故障诊断算法,该算法首先对间歇过程数据进行批次展开与变量展开,构建二维建模数据单元,然后将展开后的高维数据按FCM聚类进行分类,再对分类后的每个聚类模块应用DKICA算法提取独立元,建立每个聚类模块的诊断模型,并计算Ⅰ2和SPE统计量及相应的控制限,跟踪过程的运行状态,及时检测到故障的发生.将该方法应用于DuPont间歇聚合反应过程中,仿真结果验证了所提出方法的可行性和有效性,并显示出比KICA更好的诊断效果.
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文献信息
篇名 基于FCM建模的DKICA间歇过程故障诊断
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 化工过程 故障诊断 DKICA FCM
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 故障诊断
研究方向 页码范围 718-721,725
页数 5页 分类号 TP27
字数 4581字 语种 中文
DOI
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 赵小强 兰州理工大学电气与信息工程学院 66 312 10.0 13.0
3 钱君秀 兰州理工大学电气与信息工程学院 3 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
化工过程
故障诊断
DKICA
FCM
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
总下载数(次)
9
总被引数(次)
44239
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