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题名鲁棒PPLS模型及其在过程监控中的应用
被引量：4
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作者
陈家益
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
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期2907-2915,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61573169)
江苏省六大人才高峰项目(2014-ZBZZ-010)
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文摘
概率偏最小二乘(PPLS)模型建立的条件是主元和误差都服从高斯分布,但是高斯分布的期望和方差容易受到离群点的影响,导致模型的鲁棒性较差。针对PPLS模型的不足,提出一种鲁棒概率偏最小二乘(RPPLS)方法,用拖尾更宽的T分布代替高斯分布,通过调整自由度参数,使模型对含离群点数据的拟合效果更好。更进一步,将RPPLS引入过程监控中,提出GT2和GSPE两个监控指标,分别监控过程的受控状态以及模型关系的变化。PPLS和RPPLS在TE过程监控的应用结果表明RPPLS不仅能更准确检测故障的产生,而且能更有效降低故障的漏报率。
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关键词
鲁棒概率偏最小二乘算法
T分布
参数估值
监控指标
模型
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Keywords
robust probabilistic partial least squares algorithm
T distribution
parameter estimation
monitoring indices
model
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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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