国家自然科学基金(60904045)
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 独立因子分析方法在过程监控中的应用被引量：2
- 2010年
- 针对工业生产过程非高斯分布的特点,并为解决因子分析(FA)监控方法假设生产过程高斯分布以及独立元分析(ICA)监控方法假设模型为无噪模型等问题,本文结合FA、ICA等多元统计方法的优点,提出1种基于独立因子分析(IFA)的过程监控新方法。此监控方法运用EM算法求解参数,建立数据的非高斯分布模型,构造GI^2、GSPE 2种监控指标,通过非参数全局估计算法计算控制限,并将生产过程采集数据实时输入监控系统,以判断有无故障发生。将此方法应用于化工吸附分离过程,通过监控图可以发现,IFA可以及时对故障发生予以报警,而ICA的I^2监控指标甚至无法给出故障报警,同时IFA的漏检率、误报率分别较FA降低了40%～60%,以上试验结果均验证了本方法的有效性及优越性。
- 尹雪岩刘飞
- 关键词：混合高斯模型EM算法
- 简化的动态因子分析过程监控方法及其应用被引量：2
- 2010年
- 针对工业生产过程的动态特性,为提高监控效果及简化传统的DPCA等动态过程监控方法,对过程变量进行自相关性分析,为各变量分别选取适宜的时滞长度,并对时滞较长的变量进行简化处理,完成增广矩阵的构建.将此思想与因子分析方法相结合,提出一种简化的动态因子分析(SDFA)建模方法,运用EM算法计算模型参数,构建监控指标.将此改进方法引入过程监控领域,并应用于TE过程,与传统的DPCA及DFA方法作比较,监控图、漏检率及检测时延等结果验证了所提方法的有效性及优越性.
- 尹雪岩刘飞
- 关键词：时滞EM算法
- 基于DIFA的动态非高斯过程监控方法及其应用被引量：3
- 2011年
- 引言近年来,随着生产过程结构日益复杂,过程变量与采样数据、数据间耦合关系均日渐增强,企业对于产品质量以及生产过程安全的要求日渐提高,对过程监控技术的改进与革新也日益重视。
- 尹雪岩刘飞
- 关键词：非高斯动态特性主元分析
- 1种基于遗失数据重构的软测量方法被引量：1
- 2011年
- 提出1种遗失数据重构思想下的软测量方法:先采用主元分析(PCA)离线建立所有变量(包括难测变量)的主元模型,实际应用时,将实时的难测变量看作遗失数据,通过遗失数据重构方法估计出难测变量,增加了软测量方法的灵活性。更进一步,在重构遗失数据时,使用马氏距离取代欧几里德距离作为指标,更准确地反映了过程变量之间的相关关系,由此指标求取软测量值能够大大地改善估计精度。
- 李庆华
- 关键词：主元分析软测量
