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题名一种基于核主元分析的非参数控制限算法
被引量：1
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作者
赵忠盖
刘飞
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机构
江南大学自动化研究所
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出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2008年第1期96-100,共5页
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基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2007AA04Z198)
新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-05-0485)
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文摘
实际过程中,监控指标值往往不满足确定的概率分布,给控制限的计算带来了困难,现有的计算方法计算复杂、精度差.根据高维空间良好的分类特性,提出一种基于核主元分析(XPCA)的监控指标控制限计算方法,将监控指标值映射到高维空间,再在高维空间中对其映射数据进行监控,实现了控制限的间接求取,避免了复杂的计算.
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关键词
非线性主元分析
核主元分析(KPCA)
非参数控制限
SPE指标
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Keywords
nonlinear principal component analysis
kernel PCA
non-parametric confidence bounds
SPE index
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名独立因子分析方法在过程监控中的应用
被引量：2
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作者
尹雪岩
刘飞
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机构
江南大学自动化研究所
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出处
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期1353-1356,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60904045)
江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK2009068)
江苏省六大人才高峰项目.
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文摘
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。
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关键词
独立因子分析
混合高斯模型
EM算法
非参数控制限
过程监控
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Keywords
independent factor analysis
mixture gaussian models
expectation maximization algorithm
non-parametric confidence bounds
process monitoring
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分类号
TQ021.8
[化学工程]
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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