本文選題：過(guò)程監(jiān)測(cè) + 兩步子空間劃分��； 參考：《山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年05期

【摘要】：為了解決現(xiàn)代化工過(guò)程采集的數(shù)據(jù)維度高、分布復(fù)雜的問(wèn)題,提出一種基于兩步子空間(two step subspace division,TSSD)劃分的化工過(guò)程監(jiān)測(cè)方法。為了降低過(guò)程分析復(fù)雜度,將具有相似特性的變量劃分為同一空間�？紤]數(shù)據(jù)的復(fù)雜分布問(wèn)題,將第一步得到的每個(gè)子空間劃分為高斯空間與非高斯空間。利用主元分析(principal component analysis,PCA)和獨(dú)立元分析(independent component analysis,ICA)方法建立檢測(cè)模型并構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量。整合每個(gè)子空間的統(tǒng)計(jì)量并基于局部離群因子(local outlier factor,LOF)方法構(gòu)建綜合統(tǒng)計(jì)量。結(jié)果表明:TSSD方法對(duì)于16個(gè)故障均能取得最優(yōu)的漏報(bào)率,尤其是故障10和故障16,漏報(bào)率分別為15.375%和6.75%,有效驗(yàn)證所提出的基于兩步子空間劃分的過(guò)程監(jiān)測(cè)方法的優(yōu)越性。
[Abstract]:In order to solve the problem of high dimension and complex distribution of data collected in modern chemical process, a chemical process monitoring method based on two-step subspace (two step subspace division is proposed. In order to reduce the complexity of process analysis, variables with similar characteristics are divided into the same space. Considering the complex distribution of data, each subspace obtained in the first step is divided into Gao Si space and non-Gao Si space. Principal component Analysis (principal component) and Independent component Analysis (independent component) were used to establish the detection model and construct statistics. The statistics of each subspace are integrated and the synthetic statistics are constructed based on the local outlier factor (local outlier factor) method. The results show that the optimal miss rate can be obtained for 16 faults, especially for fault 10 and fault 16. The missing rate is 15.375% and 6.75 respectively. The superiority of the proposed process monitoring method based on two-step subspace partition is verified effectively.
【作者單位】： 華東理工大學(xué)化工過(guò)程先進(jìn)控制和優(yōu)化技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61374140);國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61373173) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(222201714031)
【分類號(hào)】：TP274;TQ02

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本文編號(hào)：2110280