針對(duì)傳統(tǒng)基于輸出協(xié)方差矩陣的性能監(jiān)控方法未充分考慮過程變量與輸出變量之間的相關(guān)性問題,提出一種基于偏最小二乘(Partial least squares,PLS)交叉積矩陣非相似度分析的性能監(jiān)控與診斷方法,用于多變量模型預(yù)測(cè)控制(Model predictive control,MPC)系統(tǒng).首先,考慮模型預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu),構(gòu)造包含預(yù)測(cè)誤差的增廣過程變量與輸出變量相關(guān)性的PLS交叉積矩陣,通過非相似度分析方法將交叉積矩陣的非相似度比較轉(zhuǎn)化為轉(zhuǎn)換矩陣特征值的比較.然后提取轉(zhuǎn)換矩陣中表征最大非相似度的l個(gè)特征值構(gòu)造實(shí)時(shí)性能指標(biāo),對(duì)MPC系統(tǒng)進(jìn)行性能監(jiān)控.檢測(cè)到性能下降后,進(jìn)一步利用轉(zhuǎn)換矩陣的特征值診斷性能惡化源.Wood-Berry二元精餾塔上的仿真結(jié)果表明,所提方法能夠有效地提高監(jiān)控性能,并準(zhǔn)確地定位性能惡化源.

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3 韓立俠;弱Hopf代數(shù)上的對(duì)角交叉積[D];河北師范大學(xué);2012年

4 宋亞楠;Hopfπ-交叉雙積及π-交叉積上的辮子張量范疇[D];河南師范大學(xué);2013年

5 張建勇;關(guān)于弱Hopf代數(shù)的弱交叉積及投射表示[D];河北師范大學(xué);2006年

6 顏美玲;H-dimodule代數(shù)及其交叉積，Yetter Drinfel'd模和α-H-Hopf模[D];浙江師范大學(xué);2006年

7 韓艷英;辮子張量范疇中的對(duì)偶定理和交叉積Hopf代數(shù)[D];湖南師范大學(xué);2003年

本文編號(hào)：2813506