基于时段及过渡区域的KICA间歇过程监测方法
针对间歇过程时段的切换存在过渡区域,同时,间歇过程数据有着强非线性的特点,提出一种基于时段及过渡区域的KICA间歇过程监测方法.该方法基于MPCA及k-means聚类算法对间歇过程进行子时段划分,并基于第一主元贡献率差值识别时段间的过渡区域,在此基础上,对稳定时段建立统一KICA监测模型,而过渡区域针对各时刻滑动窗口进行KICA建模监测.将该方法应用于青霉素发酵过程在线监测,实验结果表明,相比sub-PCA监测方法,本文基于时段及过渡区域的KICA监测方法能更及时、准确的检测到过渡区域的异常.
核独立成分分析、主成分分析、时段及过渡区域、间歇过程、在线监测
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TP277(自动化技术及设备)
2015-01-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
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