本文選題：故障檢測　切入點：魯棒模型　出處：《化工學報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：復雜化工過程的觀測樣本往往包含著測量噪聲與少量的離群點數(shù)據(jù),而這些受污染的數(shù)據(jù)會影響數(shù)據(jù)驅動的過程建模與故障檢測方法的準確性。本文考慮了化工過程測量樣本的這一實際情況,提出了一種魯棒半監(jiān)督PLVR模型(RSSPLVR),并利用核方法將其擴展為非線性的形式(K-RSSPLVR)。此類算法利用基于樣本相似度的加權系數(shù)作為概率模型的先驗參數(shù),能有效消除離群點對建模的影響。利用加權后的建模樣本,本文通過EM算法訓練了RSSPLVR和K-RSSPLVR的模型參數(shù),并提出了相應的故障檢測算法。最后,通過TE過程仿真實驗驗證了所提出方法的有效性。
[Abstract]:Complex chemical process observation samples often contain a small amount of measurement noise and outlier data, and the accuracy of the contaminated data modeling and fault detection method of data driven process. Considering the actual situation of chemical process measurement samples, proposed a robust semi supervised PLVR model (RSSPLVR), and the use of kernel method is extended to the nonlinear form (K-RSSPLVR). This algorithm based on the weighted coefficient of similarity is used as the prior probability model parameters, can effectively eliminate the impact of outliers on the modeling. The modeling sample weighted, the training model parameters RSSPLVR and K-RSSPLVR by EM algorithm, and put forward the fault detection algorithm. Finally, through the simulation experiment of TE to verify the validity of the proposed method.

【作者單位】： 浙江科技學院自動化與電氣工程學院;浙江大學控制科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61603342) 浙江省自然科學基金項目(LQ15F030006) 浙江省教育廳項目(Y201636867)~~
【分類號】：TP277

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