本文選題：因子分析　切入點(diǎn)：參數(shù)估計(jì)　出處：《化工學(xué)報(bào)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：因子分析(factor analysis,FA)將噪聲因素加入到建模過程中,可通過最大期望(expectation maximum,EM)算法建立模型。傳統(tǒng)的FA(ST)指標(biāo)僅利用了變量的期望信息而忽略了更能代表不確定性的方差信息,這可能會(huì)導(dǎo)致故障的漏報(bào)。通過對(duì)過程變量的概率分析,從本質(zhì)上揭示了FA(ST)的這一缺陷。建模過程中的另一個(gè)重要因素是確定因子個(gè)數(shù),使得在降維的同時(shí)能最大程度地保留對(duì)過程有用的信息。針對(duì)傳統(tǒng)監(jiān)控指標(biāo)信息不足的問題,提出的負(fù)對(duì)數(shù)似然概率(negative log likelihood probability,NLLP)指標(biāo)整合了更全面的概率信息;針對(duì)因子個(gè)數(shù)給定的問題,提出了一種整體-局部因子數(shù)確定法,使得因子和變量對(duì)于過程的信息解釋率都達(dá)到收斂。最后通過數(shù)值例子和Tennessee Eastman(TE)過程驗(yàn)證了所提方法的有效性和優(yōu)越性。
[Abstract]:Factor analysis factor analysis (FAA) adds the noise factor into the modeling process, and can be modeled by the maximum expectation maximization (EMN) algorithm. The traditional FAT index only uses the expected information of variables and neglects the variance information which can represent uncertainty. By analyzing the probability of process variables, the defect of FAT is revealed in essence. Another important factor in modeling is the number of factors. In order to reduce the dimension and keep the useful information to the maximum extent, the negative logarithmic likelihood probability negative log likelihood probability (NLLP) index integrates more comprehensive probability information in order to solve the problem of insufficient information of traditional monitoring index. For the problem of determining the number of factors, a global local factor number determination method is proposed. Both factors and variables converge to the information interpretation rate of the process. Finally, the effectiveness and superiority of the proposed method are verified by numerical examples and Tennessee Eastman (TET) process.
【作者單位】： 華東理工大學(xué)化工過程先進(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)基金項(xiàng)目(61374140,61673173) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(222201714031) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)重點(diǎn)科研基地創(chuàng)新基金項(xiàng)目(222201717006)~~
【分類號(hào)】：O213

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本文編號(hào)：1577770