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摘要:
针对具有数据非高斯分布或混合分布的间歇过程,研究一种新的改进 MICA-PCA 监控方法。首先利用 MICA方法提取非高斯分布过程信息,通过设定负熵阈值实现独立成分个数的自动选择,以此克服传统 ICA 方法中需提前确定独立成分个数的缺点,再使用核密度估计方法确定相应统计量的置信限,然后对服从多元高斯分布的残差过程信息,进一步进行 PCA 分析和处理。将该方法应用于北京某生化制药厂重组大肠杆菌制备白介素-2发酵过程监控。结果表明:该法在过程变量不服从高斯分布的情况下能有效降低传统方法的漏报和误报率,准确地对过程进行监控。
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文献信息
篇名 基于 MICA-PCA 的间歇过程故障监测
来源期刊 北京工业大学学报 学科 工学
关键词 多向独立成分分析 主成分分析 间歇过程 故障监测
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 电子信息工程
研究方向 页码范围 1637-1642
页数 6页 分类号 TP274.5
字数 5028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 王普 北京工业大学电子信息与控制工程学院 206 1897 22.0 33.0
2 高学金 北京工业大学电子信息与控制工程学院 85 865 16.0 25.0
3 齐咏生 内蒙古工业大学电力学院 49 363 11.0 17.0
4 贾之阳 北京工业大学电子信息与控制工程学院 3 28 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
多向独立成分分析
主成分分析
间歇过程
故障监测
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京工业大学学报
月刊
0254-0037
11-2286/T
大16开
北京市朝阳区平乐园100号
2-86
1974
chi
出版文献量(篇)
4796
总下载数(次)
21
总被引数(次)
40595
相关基金
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
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