基于扩展核熵负载矩阵的发酵过程故障监测

• 作者: 常鹏 李晓理 杨彦霞 王普 高学金 齐咏生
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 过程监测 主元分析 多阶段 发酵过程
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 813-821
• 页数: 9页
• 分类号: TH165+.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2018.70521

摘要

为有效降低多阶段发酵过程硬分类缺陷而导致的误报和漏报率,本文提出了一种基于扩展核熵负载矩阵的阶段划分策略.首先,将发酵过程的三维训练数据按批次方向展开成二维数据矩阵,对每个时间片矩阵进行核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)得到其主元和负载矩阵,根据所得主元个数实现操作阶段的第1步划分;之后将时间片矩阵添加到核熵负载矩阵当中得到扩展核熵负载矩阵,计算各扩展负载矩阵间的相似度,并用模糊C-均值方法对其进行第二次阶段划分.通过增加对体现生产过程改变的时间指标的考虑,有效克服了硬化分的不足,避免了跳变点错分的情况.最终将整个生产操作过程划分为不同的稳定阶段和过渡阶段,并在划分的每一阶段中分别建立KECA监测模型;最后利用青霉素发酵仿真平台和大肠杆菌生产白介素-2数据进行实验.实验结果表明该方法不但可以准确地对生产过程进行阶段划分、降低误报率,而且可以使生产过程故障监测的时间大大提前.

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	北京工业大学信息学部	206	1897	22.0	33.0
2	高学金	北京工业大学信息学部	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	常鹏	北京工业大学信息学部	14	101	6.0	9.0
5	李晓理	北京工业大学信息学部	14	56	5.0	7.0
6	杨彦霞	北京工业大学信息学部	1	0	0.0	0.0