论文研究-基于稀疏主元分析的过程监控研究.pdf

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主元分析(principal component analysis)是一种多元统计技术,在过程监控和故障诊断中具有广泛的应用。针对过程监控中数据量大的特点,提出一种稀疏主元分析(sparse principal component analysis)方法,通过引入lasso约束函数,构建稀疏主元分析的框架,将PCA降维问题转化为回归最优化问题,从而求解得到稀疏化的主元,并提高了主元模型的抗干扰能力。由于稀疏后主元相关的数据量减少,利用数据建立过程监控模型,减少了计算量,并缩短了计算时间,进而提高了监控的实时性。利用田纳西伊斯特曼过程(TE processes)进行实验仿真,并与传统的主元分析方

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    2019-09-10
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