【摘要】：針對間歇過程的非線性、多階段特性,提出一種基于多階段多向核熵成分分析(multistage-MKECA,Ms MKECA)的故障檢測方法。針對間歇過程的多階段特性,建立一種時序核熵主元關聯(lián)度的矩陣相似性階段劃分方法,實現(xiàn)對間歇生產過程的多階段劃分;針對傳統(tǒng)批次展開方式在線監(jiān)控需要預估批次未來值的缺陷,進一步引入一種批次-變量三維數(shù)據(jù)展開方式建立每個階段的MKECA非線性統(tǒng)計模型,實現(xiàn)對間歇過程的分階段監(jiān)控。最后對盤尼西林發(fā)酵過程開展仿真研究,結果表明所提方法能夠比傳統(tǒng)MKECA方法更為快速地進行故障檢測。
[Abstract]:In view of the nonlinear and multi-stage properties of batch processes, a fault detection method based on multistage-MKECA (Ms MKECA) is proposed. In view of the multi-stage characteristics of the batch process, a matrix similarity phase division method for the correlation degree of the temporal kernel entropy is established to realize the multistage process of batch production. In order to predict the future value of batch, a new batch variable three-dimensional data expansion method is introduced to establish the MKECA nonlinear statistical model of each stage to realize the phased monitoring of the batch process. Finally, the simulation of the fermentation process of penicillin is carried out, and the results show that the results show that The proposed method can detect faults more quickly than the traditional MKECA method.
【作者單位】： 中國石油大學(華東)信息與控制工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61403418,61273160) 山東省自然科學基金項目(ZR2014FL016) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金(17CX02054)~~
【分類號】：TP277

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本文編號：2133729