基于自适应独立成分分析的化工过程监测

论文摘要

针对独立成分分析（independent component analysis,ICA）方法应用于过程监测时如何选择独立成分（independent component, IC）的问题,提出了自适应独立成分分析（adaptation independent component analysis, AICA）方法。AICA方法首先利用分离矩阵建立关联矩阵,该关联矩阵表示IC的相似性,同时通过核密度估计选择概率密度最小的IC作为特殊独立成分（particular independent component, PIC）,再通过关联矩阵选择与PIC具有相似变异特征的几个普通独立成分（common independent components, CICs）,最后将PIC与CICs用于构造监测统计量。将AICA方法应用于田纳西-伊士曼（Tennessee Eastman,TE）仿真过程,测试结果表明所提方法对于过程监测是有效的。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陆天驰,吕照民

关键词: 过程监测,独立成分分析,自适应,挑选独立成分,漏报率,误报率

来源: 北京化工大学学报(自然科学版) 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 数学,无机化工,有机化工,工业通用技术及设备

单位: 上海工程技术大学电子电气工程学院,上海工程技术大学轨道交通学院

基金: 上海市青年科技英才扬帆计划(18YF1409200),上海工程技术大学人才计划项目—展翅计划

分类号: TQ02;O212.4

DOI: 10.13543/j.bhxbzr.2019.06.010

页码: 64-71

总页数: 8

文件大小: 3397K

下载量: 73

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