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刊名：化工学报
发表时间：2015-04-01
摘要:
很多实际工业过程数据都具有高维、非线性且不严格服从高斯分布等特点。为处理数据维数高且是高斯分布和非高斯分布的混合体等问题，实现高效的过程监控，提出了一种基于LTSA和联合指标的非高斯过程监控方法。首先采用局部切空间排列（LTSA）算法从正常样本数据中提取低维子流形以实现维数约减；然后基于非高斯-高斯两步策略建立统计模型并得到非高斯统计量和高斯统计量，再对其进行加权得到新的统计量以实现对过程的监控；最后将该方法应用于田纳西-伊斯曼标准测试平台和实际乙烯裂解炉的过程监控，说明了所提方法的有效性。
刊名：化工学报
发表时间：2015-12-01
摘要:
独立成分分析(ICA)方法主要被用来对线性非高斯过程进行监控,为了提高对非高斯过程的监控效果,则利用过程数据信息对ICA的监控指标进行了改进,提出了一种改进的独立成分分析(MICA)方法.许多实际工业过程数据都具有非线性、非高斯与高斯混合分布的特点,为此提出了一种基于LTSA和MICA与PCA联合指标的过程监控的方法.首先采用局部切空间排列(LTSA)算法对样本数据进行非线性降维,然后分别用MICA和PCA方法得到非高斯与高斯统计量,对其进行加权得到新的统计量,并被用于过程监控.最后将该方法应用在田纳西-伊斯曼(TE)过程和乙烯裂解炉的过程监控中,证明了该方法的有效性.
发表时间：2014-03-01
摘要:
利用区间二型模糊C-均值聚类的方法,将过程数据进行聚类,并且聚类过程采用自适应的方法选择聚类数,由此区别不同的工况;利用局部切空间排列算法(LTSA)分别对聚类之后的每一类数据进行降维处理,然后利用每一类降维后的数据,使用支持向量数据描述(SVDD)的方法构建多个模型,并建立相应的统计量与统计限,完成离线建模过程.在线监控过程中首先判断过程数据属于哪一种工况,然后利用相应的模型来计算统计量并判断是否故障,利用乙烯裂解炉的过程数据进行了仿真研究,验证了方法的可行性.
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