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摘要:
针对传统基于输出协方差矩阵的性能监控方法未充分考虑过程变量与输出变量之间的相关性问题,提出一种基于偏最小二乘(Partial least squares,PLS)交叉积矩阵非相似度分析的性能监控与诊断方法,用于多变量模型预测控制(Model predictive control,MPC)系统.首先,考虑模型预测控制系统的控制结构,构造包含预测误差的增广过程变量与输出变量相关性的PLS交叉积矩阵,通过非相似度分析方法将交叉积矩阵的非相似度比较转化为转换矩阵特征值的比较.然后提取转换矩阵中表征最大非相似度的l个特征值构造实时性能指标,对MPC系统进行性能监控.检测到性能下降后,进一步利用转换矩阵的特征值诊断性能恶化源.Wood-Berry二元精馏塔上的仿真结果表明,所提方法能够有效地提高监控性能,并准确地定位性能恶化源.
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文献信息
篇名 基于PLS交叉积矩阵非相似度分析的MPC性能监控与诊断
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 模型预测控制 性能监控与诊断 偏最小二乘 交叉积矩阵 非相似度分析
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 271-279
页数 9页 分类号
字数 7224字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2017.c150782
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模型预测控制
性能监控与诊断
偏最小二乘
交叉积矩阵
非相似度分析
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
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120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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