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摘要:
针对间歇过程存在的非线性、噪声强、多工况等特点,提出一种基于改进多向核熵成分分析 (Improved Multi-way Kernel Entropy Component Analysis, IMKECA) 的非线性故障检测方法.该方法引入小波变换对过程数据进行去噪处理,抑制噪声对统计建模造成的影响,并对降噪后数据进行非线性统计分析,建立基于Renyi熵的MKECA模型.为更好的适应多工况数据的变化,进一步构建基于 k 近邻马氏距离的 M 监控统计量,代替传统 T2监控统计量,以提高故障检测效果.最后所提方法以盘尼西林发酵过程为监控对象进行仿真研究,结果验证了IMKECA方法能够比传统MKECA方法更为有效的监控过程故障.
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文献信息
篇名 基于改进MKECA的间歇过程故障检测方法研究
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 MKECA 间歇过程 马氏距离 k近邻
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 安全监控系统
研究方向 页码范围 636-642
页数 7页 分类号 TP27
字数 6011字 语种 中文
DOI 10.14107/j.cnki.kzgc.160434
五维指标
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研究主题发展历程
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MKECA
间歇过程
马氏距离
k近邻
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
总下载数(次)
9
总被引数(次)
44239
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
山东省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Shandong Province
官方网址:http://kyc.wfu.edu.cn/second/wnfw/shandongshengzirankexuejijin.htm
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导