基于拉普拉斯正则化概率主元分析的故障检测

• 作者: 周乐 宋执环
• 来源期刊: 上海应用技术学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 拉普拉斯正则 概率主元分析过程监测 故障检测
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 第九届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议
• 页码范围: 260-264
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 3110字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7333.2015.03.010

摘要

概率主元分析(PPCA)及其扩展方法用于过程监测时,只提取了过程数据的全局特征,并未考虑数据的局部结构.当数据的流形结构复杂时,传统的全局建模方法难以获得准确的预测效果.提出了一种基于拉普拉斯正则化的概率主成分(LapPPCA)模型,将数据的流形结构引入到传统概率模型的似然函数中,使得LapPPCA能够同时提出数据的全局和局部特性.同时提出了基于LapPPCA的过程监测模型,并在田纳西一伊斯曼(TE)过程上验证了该方法的有效性.

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	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	140	1808	23.0	36.0
2	周乐	浙江大学工业控制技术国家重点实验室	2	7	2.0	2.0