基于潜变量自回归算法的化工过程动态监测方法

• 作者: 俞海珍 史旭华 唐俊苗 童楚东
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 主成分分析 故障检测 缺失数据 过程系统
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 987-994
• 页数: 8页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文

摘要

从建立潜变量自回归(AR)模型的角度出发,提出了一种基于潜变量自回归(LVAR)算法的化工过程动态建模与监测方法,旨在提取动态潜变量的同时给出各潜变量的AR模型.LVAR算法在最小化潜变量的AR模型残差的约束下,通过同时搜寻投影变换向量与AR系数向量,实现了对动态潜变量的特征提取及其AR模型的建立.此外,LVAR算法通过先提取动态潜变量后提取静态成分信息的方式,有效地区分了采样数据中的自相关性与交叉相关性.在对比实验中,通过比较分析LVAR方法与其他三种典型的动态过程监测方法在经典化工过程对象上的故障监测结果,验证了LVAR方法在动态过程监测上的优越性与可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞海珍	宁波大学信息科学与工程学院	23	164	8.0	11.0
2	史旭华	宁波大学信息科学与工程学院	47	283	10.0	15.0
3	童楚东	宁波大学信息科学与工程学院	10	65	4.0	8.0
4	唐俊苗	宁波大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0