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摘要:
间歇过程数据是由批次、变量和时间构成的三维数据,数据内包含了丰富的对过程监控有用的全局和局部结构信息,如何充分提取间歇过程的特征信息是故障诊断的关键。传统方法处理三维数据都是将其展开成二维数据,展开过程必然会导致数据内在结构破坏,并且通常只考虑了数据的全局信息或者只考虑了数据的局部信息,这就不能充分提取过程的有用信息导致诊断效果欠佳。针对以上问题,提出了张量全局-局部邻域保持嵌入(TGNPE)算法,首先用张量分解的方法直接对三维数据进行建模,而不对数据进行展开,这就有效地保存了数据的内部结构,再用邻域保持嵌入算法充分提取数据局部结构信息的同时兼顾数据的全局信息,这就实现了对数据特征信息更加充分地提取,用 TGNPE 算法检测到故障后用贡献图法诊断出故障变量。通过青霉素发酵过程验证了本文提出的算法对间歇过程数据信息提取更加充分,更利于故障诊断。
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文献信息
篇名 基于TGNPE算法的间歇过程故障诊断
来源期刊 化工学报 学科
关键词 间歇过程 故障诊断 张量分解 全局-局部邻域保持嵌入
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1055-1062
页数 8页 分类号 TP277
字数 语种 中文
DOI 10.11949/j.issn.0438-1157.20151857
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 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 66 312 10.0 13.0
2 王涛 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 8 54 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
间歇过程
故障诊断
张量分解
全局-局部邻域保持嵌入
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
化工学报
月刊
0438-1157
11-1946/TQ
大16开
1923-01-01
chi
出版文献量(篇)
11879
总下载数(次)
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总被引数(次)
117834
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