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题名多线性主元分析的应用与研究
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作者
孔晓光
郭金玉
林爱军
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机构
沈阳化工大学信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第12期84-86,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(61174119)
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文摘
为了减少计算量和信息丢失,提出一种运用多线性主元分析(Multilinear PCA)进行间歇过程故障诊断的新方法。首先运用Multilinear PCA直接对间歇过程三维数据进行降维,得到低维的投影向量。然后所有批次向投影向量上投影得到得分向量,计算SPE统计指标控制限,建立Multilinear PCA模型。建立Multilinear PCA模型后,计算新批次的得分向量和SPE(Squared Prediction Error)统计指标,根据统计指标是否超限监视生产过程的运行。最后,在检测出故障之后,采用SPE贡献图诊断故障原因。仿真实例表明:与多向主元分析法MPCA相比(Muhiway Principal Component Analysis)。Multilinear PCA提高了过程性能监视和故障诊断的准确性,较早地发现过程异常。
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关键词
间歇过程故障诊断
多向主元分析
多线性主元分析
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Keywords
Intermittent process fault diagnosis Multiway principal component analysis Muhilinear principal component analysis
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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