论文摘要
偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)在工业过程监测等方面得到了广泛研究与应用。为提高基于PLS过程监测的监测效果,针对传统PLS方法采用固定阈值产生大量误报与漏报的问题,提出一种自适应阈值PLS的过程监测方法。该方法首先根据过程正常历史数据建立PLS监测模型,并根据统计量的指数加权移动平均值,计算相应的自适应阈值,用于过程监测。最后,采用田纳西-伊斯曼(TE)过程和大型高炉炼铁过程的仿真实验测试方法的性能,实验结果表明,相对于传统PLS方法,基于自适应阈值PLS的过程监测能够降低误报率,提高过程监测性能。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 梁梦圆,周平
关键词: 偏最小二乘,过程监测,自适应阈值,田纳西伊斯曼过程,高炉炼铁
来源: 控制工程 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
基金: 国家自然科学基金项目(61290323,61473064,61333007),中央高校基本科研业务费项目(N160805001),辽宁省教育厅科技项目(L20150186)
分类号: O212.4
DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.170564
页码: 1437-1443
总页数: 7
文件大小: 2356K
下载量: 138
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标签:偏最小二乘论文; 过程监测论文; 自适应阈值论文; 田纳西伊斯曼过程论文; 高炉炼铁论文;