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基于RMKMFDA的间歇过程监测与故障诊断
基于RMKMFDA的间歇过程监测与故障诊断
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基于RMKMFDA的间歇过程监测与故障诊断
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基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断研究
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为了提高不等长间歇过程故障诊断的性能,同时降低算法的复杂度,提出了一种基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断算法。首先计算每个不等长批次的均值、方差、偏度、峭度和任意两个变量间的欧氏距离,并将这些统计特征组合成一个等长的特征向量;然后运用主元分析(PCA)进行过程监视。半导体工业实例的仿真结果表明,与传统的多向主元分析(MPCA)方法相比,基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断算法的故障诊断率提高15
基于多向核熵偏最小二乘的间歇过程监测及质量预测
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论文研究-基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断研究.pdf
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为了提高不等长间歇过程故障诊断的性能,同时降低算法的复杂度,提出了一种基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断算法。首先计算每个不等长批次的均值、方差、偏度、峭度和任意两个变量间的欧氏距离,并将这些统计特征组合成一个等长的特征向量;然后运用主元分析(PCA)进行过程监视。半导体工业实例的仿真结果表明,与传统的多向主元分析(MPCA)方法相比,基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断算法的故障诊断率提高15
基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断研究论文.doc
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论文研究-基于MNNPLS的间歇过程的故障诊断 .pdf
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基于MNNPLS的间歇过程的故障诊断,郭磊,赵忠盖,针对间歇生产过程的特点,及多向部分最小二乘(MPLS)在故障诊断中存在的问题,提出了一种多向神经网络部分最小二乘方法(MNNPLS)��
论文研究-基于KECA和FWA-SVM的间歇过程分时段故障诊断方法.pdf
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针对间歇过程的高度复杂性、强非线性、强时段性等特点,提出一种基于核熵成分分析(KECA)特征变量降维,利用烟花算法(FWA)优化支持向量机(SVM)参数的间歇过程分时段故障诊断方法。首先,通过多向核主元分析...
基于改进 MPLS 的间歇过程监测与故障诊断
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基于角结构统计量的MKECA间歇过程故障监测.pdf
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基于角结构统计量的MKECA间歇过程故障监测.pdf,针对间歇过程复杂非线性的特点,提出一种基于角结构统计量的多向核熵成分分析(MKECA)间歇过程监测方法。该方法首先将间歇过程数据进行标准化预处理,然后采用KECA提取...
基于核主元分析-主元分析的的多阶段间歇过程故障监测与诊断
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为克服传统硬划分方法导致误警和漏报率高的缺陷,同时也为实现更加精确、有效的故障监测与诊断,提出一套完整的基于核主元分析–主元分析(KPCA–PCA)的多阶段间歇过程故障监测与诊断策略.该方法依据数据相似度实现阶段...
毕业论文基于统计特征的不等长间歇过程故障诊断研究.doc
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基于最小窗口MPCA的间歇过程实时监视和故障诊断软件 (2003年)
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间歇过程起停频繁,状态变化反复,其过程监视和故障诊断十分困难.实时监视和故障诊断软件在原有DCS系统软、硬件设备基础上,基于最小窗口MPCA非线性多模型建模和监视方法,采用C,VB和MATLAB语言混合编程开发,用于挖掘数据中隐含的信息,解决批次过程实时在线监视和诊断问题.将该套软件应用于某化工过程,能早期预报和诊断异常情况,为操作人员监视和评价过程性能提供了可靠的依据,提高了过程操作的安全性,同
基于粒子群优化MICA的间歇过程故障监测
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基于ICA和相似因数的间歇过程故障诊断 (2010年)
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多向主元分析(MPCA)是间歇过程最常用的监控方法,但缺点是需要对未来测量值进行估计。针对这一问题,提出了基于不同展开方式上的独立元分析(ICA)的在线监控方法。在测量数据含有非高斯潜隐变量的情况下,ICA是比PCA更有效的特征提取算法。获得独立元(ICs)后,将一种新的基于ICA的混合相似因数分析用于间歇过程的故障诊断中。通过在青霉素生产过程的成功应用,验证了所提出方法的可行性和有效性,具有比较
基于多向核熵成分分析的微生物发酵间歇过程监测研究
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论文研究-基于故障特征时段识别的间歇过程故障诊断方法 .pdf
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基于故障特征时段识别的间歇过程故障诊断方法,赵珍,王姝,针对间歇过程的故障诊断问题,本文提出了基于故障特征时段识别的MFDA故障诊断方法。由于间歇过程的多时段操作特性,使得某一类型��
论文研究-基于MICA-PCA的间歇过程故障监测 .pdf
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基于MICA-PCA的间歇过程故障监测,王普,贾之阳,实际工业间歇过程中,过程变量并不总能满足传统多元统计方法假设其服从高斯分布的要求。针对具有数据非高斯分布或混合分布的间歇
基于SVDD的多时段间歇过程故障检测.pdf
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针对上述问题提出了一种基于SVDD的多时段间歇过程故障检测方法,利用SVDD的超球体半径值与支持向量个数的变化划分间歇过程的多时段,并建立了不同时段的SVDD故障检测模型,使用待检测样本点的球心距与对应时段的超...
论文研究-基于改进MICA的青霉素发酵过程监控与故障诊断 .pdf
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基于改进MICA的青霉素发酵过程监控与故障诊断,贾之阳,王普,间歇过程的监控和故障诊断过程中,传统的主元分析法(PCA)或者最小二乘法(PLS),都假设过程变量服从多元正态分布。而实际工业过
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间歇过程子阶段PCA建模和在线监测.
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基于MICA-PCA的间歇过程故障监测 (2014年)
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针对具有数据非高斯分布或混合分布的间歇过程,研究一种新的改进MICA-PCA监控方法. 首先利用MICA方法提取非高斯分布过程信息,通过设定负熵阈值实现独立成分个数的自动选择,以此克服传统ICA方法中需提前确定独立成分个数的缺点,再使用核密度估计方法确定相应统计量的置信限,然后对服从多元高斯分布的残差过程信息,进一步进行PCA分析和处理. 将该方法应用于北京某生化制药厂重组大肠杆菌制备白介素-2发
基于TTGNPE算法的间歇过程监控
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针对间歇过程中三维数据展开为二维造成的部分信息丢失以及数据的全局和局部结构可能发生的变化,提出一种基于张量分解的时序扩展全局局部邻域保持嵌入(TTGNPE)算法.首先利用TTGNPE算法直接处理间歇过程中的三维数据,以避免因展开为二维而造成的信息丢失;然后,将近邻流形嵌入并引入数据空间的全局和局部结构保持中,充分提取数据的局部和全局特征信息;最后,结合移动数据窗技术来处理过程的动态时变性,检测到故
基于GLRGMM的间歇过程在线监控策略
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针对间歇过程的非线性和动态性,提出了全局—局部正则化高斯混合模型 (GLRGMM)算法。首先引入邻域保持嵌入算法提取局部流形结构,通过寻求一种低维投影对非线性过程进行全局结构保持,同时最大限度地保留局部流形特征;然后通过对高斯混合模型引入正则项来在线监控更新高斯模型,获取非线性数据流形结构,解决数据动态性问题;最后集成全局—局部监控指标实现在线监控。通过青霉素发酵过程进行了验证,结果表明所提算法比
基于FDA-KDE间歇过程在线监控
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针对间歇性故障在诊断期间的安全性问题,提出一种基于事件的安全诊断方法.首先对发生间歇性故障的离散事件系统进行建模,并给出系统间歇性故障的安全可诊断性的形式化定义.然后通过构造非法语言识别器对系统的非法操作...
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