论文摘要
针对化工过程中存在大量非线性问题,目前存在的主要方法为将核算法与偏最小二乘算法相结合(KPLS),相比于KPLS算法,将核与典型相关分析相结合的方法(KCCA)能够最大化两组变量相关性,以达到更好的检测效果。然而KCCA方法不能准确地将数据空间分解成与关键性能指标(KPI)相关和不相关的部分,从而忽略了剩余空间仍然涉及与KPI相关的一些信息的事实。文中提出了一种新的改进的KCCA (MKCCA)方法,该方法对核矩阵的可计算负载进行奇异值分解(SVD),得到一个投影模型,将核矩阵适当地分解为KPI相关部分和不相关部分,然后设计两个统计量进行故障检测。最后利用田纳西伊士曼(TE)过程验证了所提出方法的有效性和优越性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 任嵬,索寒生,蒋白桦,贾贵金
关键词: 典型相关分析,故障检测,非线性,关键性能指标
来源: 控制工程 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 无机化工,有机化工,自动化技术
单位: 中国石油化工集团公司,石化盈科信息技术有限责任公司
基金: 国家高技术研究发展计划资助项目(2014AA110501)
分类号: TQ050.7;TP277
DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.20180712
页码: 652-656
总页数: 5
文件大小: 425K
下载量: 167
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