本文選題：過(guò)程系統(tǒng) + 過(guò)程控制�。� 參考：《化工學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：傳統(tǒng)的主成分分析(principal component analysis,PCA)算法選取包含大部分方差信息的成分作為主元,并將其應(yīng)用到過(guò)程監(jiān)控中。但是故障信息不一定會(huì)投影到方差較大的成分上,使用方差貢獻(xiàn)度挑選主元會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的信息丟失和監(jiān)控效果的惡化。因此使用ReliefF-PCA算法,其中ReliefF算法從故障角度出發(fā),挑選出在區(qū)分正常樣本和故障樣本上權(quán)重更高,效果相對(duì)更好的成分作為主元。這樣挑選出的主元避免了傳統(tǒng)PCA算法在主元挑選過(guò)程中出現(xiàn)的主觀性、盲目性以及重要信息的丟失。ReliefF-PCA算法在過(guò)程監(jiān)控中主要有兩個(gè)優(yōu)勢(shì),第1,監(jiān)控效果更好;第2,對(duì)原始數(shù)據(jù)降維效果更好。隨后,基于ReliefF-PCA算法,提出一種加權(quán)的故障變量貢獻(xiàn)圖方法。最后,通過(guò)Tennessee Eastman(TE)仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試,ReliefF-PCA算法達(dá)到了預(yù)期效果。
[Abstract]:The traditional principal component analysis (PCA) algorithm selects components containing most variance information as principal components and applies them to process monitoring.However, the fault information may not be projected to the components with large variance, and the selection of principal components with variance contribution will lead to serious information loss and deterioration of monitoring effect.Therefore, using ReliefF-PCA algorithm, where ReliefF algorithm from the fault point of view, pick out the normal samples and fault samples in the higher weight, the effect is relatively better as the principal component.In this way, the selected principal components avoid the subjectivity, blindness and the loss of important information of the traditional PCA algorithm in the process of principal component selection. There are two main advantages in the process monitoring. The first, the monitoring effect is better;Second, the dimension reduction effect on the original data is better.Then, based on ReliefF-PCA algorithm, a weighted method of fault variable contribution graph is proposed.Finally, the simulation experiment of Tennessee Eastman test shows that the reliefF-PCA algorithm achieves the desired results.
【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)基金項(xiàng)目(61374140,61673173) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)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(222201717006)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP277

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1740208