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胡益

作品数：7 被引量：84H指数：5
供职机构：华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室更多>>
发文基金：国家自然科学基金上海市教育委员会重点学科基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理

主题

  • 4篇故障检测
  • 3篇偏最小二乘
  • 3篇最小二乘
  • 2篇主元
  • 2篇主元分析
  • 2篇核偏最小二乘
  • 1篇多模态
  • 1篇在线监控
  • 1篇数据处理
  • 1篇离群点
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类方法
  • 1篇均值聚类
  • 1篇类方
  • 1篇混合模型
  • 1篇故障诊断
  • 1篇过程控制
  • 1篇高阶
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯混合

机构

  • 7篇华东理工大学
  • 1篇上海应用技术...

作者

  • 7篇胡益
  • 6篇侍洪波
  • 3篇马贺贺
  • 1篇王静
  • 1篇王丽
  • 1篇王建平

传媒

  • 5篇化工学报
  • 1篇自动化学报

年份

  • 1篇2015
  • 2篇2014
  • 2篇2013
  • 1篇2012
  • 1篇2011
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
基于马氏距离局部离群因子方法的复杂化工过程故障检测被引量：28
2013年
为了满足实际的生产需要,复杂化工过程往往包含多个运行模态。同时过程的复杂性使得同一模态下的数据分布是一种高斯分布和非高斯分布混合存在的不确定情况。数据的多模态分布特性以及同一模态下数据分布的不确定性使得传统多元统计监控(MSPM)方法很难给出令人满意的结果。针对这一问题,本文提出一种新的马氏距离局部离群因子(MDLOF)方法进行故障检测。通过利用马氏距离挖掘变量局部结构中包含的有用信息,并对样本的邻域密度加以考虑,形成对数据分布具有鲁棒性的基于密度的监控指标。最后通过数值仿真例子及Tennessee Eastman过程验证其有效性。
马贺贺胡益侍洪波
关键词：故障检测
基于KPLS的工业过程监测方法研究
随着现代工业朝着大规模、复杂化的方向发展，工业生产的过程监控和故障检测成为了工业系统关注的主要问题之一。通过对复杂生产过程的运行状态进行监测，及时发现过程干扰、故障以及其它异常工况，诊断出故障发生的原因，从而可以保证生产...
胡益
关键词：核偏最小二乘离群点故障检测数据处理
基于高阶偏最小二乘的间歇过程建模被引量：2
2014年
间歇过程的产品与现代人的生活息息相关,而建立可靠的模型是保障间歇过程安全运行的基础。针对间歇过程的数据特点,引入一种新的广义线性回归模型——高阶偏最小二乘(higher order partial least squares,HOPLS)。它与传统的间歇过程建模方法具有本质的不同,三维数据(批次×变量×时间)不需要展开成二维矩阵,而是直接被分解成一组正交的Tucker矩阵之和。通过高阶奇异值分解(high order singular value decomposition,HOSVD),张量变换和高阶正交迭代(higher order orthogonal iteration,HOOI)找到能同时包含自变量和因变量最大信息的潜向量,与此同时得到对应的负载向量。对于新观测值,通过模型就可以实现对因变量的预测。最后利用PenSim2.0,对青霉素发酵过程进行仿真研究,验证了该间歇过程建模方法的有效性。
王建平胡益侍洪波
一种基于聚类方法的多阶段间歇过程监控方法被引量：14
2013年
针对阶段不等长的多阶段间歇过程,提出了一种基于k-均值聚类方法的阶段分段策略,可以将不等长的阶段准确分类。首先,将间歇过程的三维训练数据按变量方向展开成二维矩阵,再通过k-均值聚类的方法按照相关性将数据聚成多类并运用主元分析(PCA)方法分别对每一类建立模型。在线监控时,通过计算样本与模型之间的相似系数以选择最合适的模型进行在线监控。此方法可以将不同批次在同一采样时刻的过程数据按照相关性分到多个阶段,更符合生产过程中常见的过程数据阶段不等长的情况。最后利用青霉素仿真验证了该方法的有效性。
张子羿胡益侍洪波
关键词：过程控制故障诊断K均值聚类主元分析
基于核PLS方法的非线性过程在线监控被引量：20
2011年
针对过程监控数据的非线性特点,提出了一种基于核偏最小二乘(KPLS)的监控方法。KPLS方法是将原始输入数据通过核函数映射到高维特征空间,然后在高维特征空间再进行偏最小二乘(PLS)运算。与线性PLS相比,KPLS方法能充分利用样本空间信息,建立起输入输出变量之间的非线性关系。与其他非线性PLS方法不同,KPLS方法只需要进行线性运算,从而避免非线性优化问题。在对过程进行监控时,首先采用KPLS方法建立模型,得到得分向量,然后计算出T2和SPE统计量及其相应的控制限。Tennessee Eastman(TE)模型上的仿真研究结果表明,所提方法比线性PLS方法具有更好的过程监控性能。
胡益王丽马贺贺侍洪波
关键词：核偏最小二乘
基于GMM的间歇过程故障检测被引量：15
2015年
对间歇过程的多操作阶段进行划分时,往往会被离群点和噪声干扰,影响建模的精确性,针对此问题提出一种新的方法:主元分析–多方向高斯混合模型(Principal component analysis-multiple Gaussian mixture model,PCA-MGMM)建模方法.首先用最短长度法对数据进行等长处理,融合不同展开方法相结合的处理方式消除数据预估问题;利用主元分析方法将数据转换到对故障较为敏感的低维子空间中,得到主元的同时消除了离群点和噪声的干扰;通过改进的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)算法对各阶段主元进行聚类,减少了运算量的同时自动得到最佳高斯成分和对应的统计分布参数;最后将局部指标融合为全局概率监控指标,实现了连续的在线监控.通过一个实际的半导体制造过程的仿真研究验证了所提方法的有效性.
王静胡益侍洪波
关键词：故障检测高斯混合模型
基于距离空间统计量分析的多模态过程无监督故障检测被引量：10
2012年
工业过程往往运行于多个生产模态,针对多模态过程数据的空间分布特点,提出了一种新的基于样本距离空间统计量分析的故障检测方法 (DSSA)。首先用每一个样本与其训练集样本中的邻居之间的k个最近邻距离之差来表示该样本,将样本从原始变量空间映射到对应的距离空间中。然后在距离空间中通过移动窗口的方式计算各阶统计量,最后对由各阶统计量组成的统计量样本进行主元分析(PCA)。将DSSA方法、PCA方法以及另一种基于k近邻规则的多模态故障检测方法 (FD-kNN)应用于TE过程中,仿真结果表明DSSA方法对多模态故障检测更为有效。
马贺贺胡益侍洪波
关键词：故障检测主元分析
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