基于稀疏主元分析的过程监控研究

• 作者: 张正道 彭必灿
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 最小绝对收缩和选择算子(lasso) 稀疏主元分析 状态监控 田纳西伊斯特曼(TE)过程
• 年，卷（期）: 2014,（18）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 240-245,250
• 页数: 7页
• 分类号: TP306+.3
• 字数: 5145字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1307-0368

摘要

主元分析（principal component analysis）是一种多元统计技术，在过程监控和故障诊断中具有广泛的应用。针对过程监控中数据量大的特点，提出一种稀疏主元分析（sparse principal component analysis）方法，通过引入lasso约束函数，构建稀疏主元分析的框架，将PCA降维问题转化为回归最优化问题，从而求解得到稀疏化的主元，并提高了主元模型的抗干扰能力。由于稀疏后主元相关的数据量减少，利用数据建立过程监控模型，减少了计算量，并缩短了计算时间，进而提高了监控的实时性。利用田纳西伊斯特曼过程（TE processes）进行实验仿真，并与传统的主元分析方法进行对比研究。结果表明，新提出的稀疏主元分析方法在计算效率和监控实时性上均优于传统的主元分析方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张正道	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	24	143	6.0	10.0
2	彭必灿	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	1	4	1.0	1.0