基于最小信息熵损的KLPP算法在化工监控中的应用
针对化工过程的非线性以及过程的动态特征,本文开发出了一种基于最小信息熵损的核局部保留算法(MEL-KLPP)。算法优点:①能够有效提取过程中的信息,建立准确的统计模型②在降维过程中考虑了样本之间的关联信息,所得模型更加符合实际。将算法应用于润滑油重质过程以检验其故障检出能力,结果表明MEL-KLPP 算法的误报率和KLPP相近,低于KPCA,故障检出率(81.30%)高于KLPP(3.25%)和KPCA(69.7%)。将过程收集的数据根据工艺知识进行分块建模后,KLPP算法的故障检出率显著提高,MEL-KLPP检出率变化不大,表明KLPP算法对强噪声的复杂数据并不适用,MEL-KLPP算法对数据质量的要求不高,算法鲁棒性好,具有更广阔的应用前景。
化工过程监控、核局部保留、最小信息熵损
TQ015.9;TP391.9;O6-39(一般性问题)
国家自然科学基金项目21176089,21376091;国家科技支撑计划课题2012BAK13B02
2014-10-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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