基于核密度估计的R-Vine Copula选择及其在故障检测中的应用

论文摘要

在化工过程监控领域,Vine Copula模型为描述高维复杂变量之间相依关系提供了一种新的思想,在不降维的基础上直接刻画变量之间复杂的相关关系。传统的Copula函数模型选择方法是基于赤池信息准则（Akaikeinformation criterion,AIC）,但是在利用AIC准则时不仅要计算Copula的密度函数,而且边缘分布的拟合效果也直接影响了AIC的取值。本文提出了基于核密度估计的R-Vine Copula （kernel estimation-based R-vine Copula, KRVC）选择方法,并将其应用在化工过程监控领域。通过核密度选择原理得到R-Vine模型,然后利用高密度区域（HDR）与密度分位数表等理论,构建非高斯态广义局部概率指标（GLP）。该方法在TE（TennesseeEastman）过程中以及醋酸脱水过程中的应用验证了KRVC方法在过程监控中的良好性能。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周南,李绍军

关键词: 过程监控,核密度估计,非线性非高斯,广义贝叶斯推断概率指标,高密度区域

来源: 高校化学工程学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 有机化工,自动化技术

单位: 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

基金: 国家自然科学基金(21676086),上海市自然科学基金(14ZR1410500)

分类号: TP277;TQ245.12

页码: 443-452

总页数: 10

文件大小: 669K

下载量: 102

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标签：过程监控论文;  核密度估计论文;  非线性非高斯论文;  广义贝叶斯推断概率指标论文;  高密度区域论文;