本文選題：間歇過(guò)程 + 過(guò)程監(jiān)控　； 參考：《控制與決策》2017年03期

【摘要】：針對(duì)間歇過(guò)程中三維數(shù)據(jù)展開(kāi)為二維造成的部分信息丟失以及數(shù)據(jù)的全局和局部結(jié)構(gòu)可能發(fā)生的變化,提出一種基于張量分解的時(shí)序擴(kuò)展全局局部鄰域保持嵌入(TTGNPE)算法.首先利用TTGNPE算法直接處理間歇過(guò)程中的三維數(shù)據(jù),以避免因展開(kāi)為二維而造成的信息丟失;然后,將近鄰流形嵌入并引入數(shù)據(jù)空間的全局和局部結(jié)構(gòu)保持中,充分提取數(shù)據(jù)的局部和全局特征信息;最后,結(jié)合移動(dòng)數(shù)據(jù)窗技術(shù)來(lái)處理過(guò)程的動(dòng)態(tài)時(shí)變性,檢測(cè)到故障后用貢獻(xiàn)圖法診斷出故障變量.通過(guò)青霉素發(fā)酵過(guò)程驗(yàn)證了所提出的算法對(duì)間歇過(guò)程故障檢測(cè)與診斷的優(yōu)越性.
[Abstract]:In view of the partial information loss caused by 3D data expansion and the possible changes in global and local structures of the data during intermittent process, a time-series extended global local neighborhood preserving embedding (TTGNPE) algorithm based on Zhang Liang decomposition is proposed. Firstly, the TTGNPE algorithm is used to deal with the 3D data in the intermittent process directly to avoid the information loss caused by the expansion. Then, the nearest neighbor manifold is embedded and introduced into the global and local structure preservation of the data space. The local and global feature information of the data is fully extracted. Finally, the dynamic time-varying of the process is treated with the mobile data window technology, and the fault variables are diagnosed by the contribution diagram method after the fault is detected. The superiority of the proposed algorithm in fault detection and diagnosis of batch process was verified by penicillin fermentation process.
【作者單位】： 蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61370037) 甘肅省基礎(chǔ)研究創(chuàng)新群體基金項(xiàng)目(1506RJIA031)
【分類(lèi)號(hào)】：TP277

【相似文獻(xiàn)】

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7 郭小萍;王福利;賈明興;;基于滑動(dòng)窗PCA的諾西肽發(fā)酵過(guò)程子時(shí)段劃分和在線(xiàn)監(jiān)測(cè)[A];第二十四屆中國(guó)控制會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];2005年

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6 胡益;基于KPLS的工業(yè)過(guò)程監(jiān)測(cè)方法研究[D];華東理工大學(xué);2014年

7 李贛平;基于智能計(jì)算的過(guò)程控制與優(yōu)化若干研究[D];上海交通大學(xué);2007年

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6 崔寧;基于多階段MICA的間歇過(guò)程故障監(jiān)測(cè)[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

7 張亞潮;基于多尺度MICA的間歇過(guò)程故障監(jiān)測(cè)與診斷[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

8 武建;帶修正項(xiàng)的間歇過(guò)程迭代優(yōu)化控制方法及改進(jìn)研究[D];東北大學(xué);2014年

9 王海燕;基于單批次時(shí)段劃分的間歇過(guò)程故障監(jiān)測(cè)方法研究[D];東北大學(xué);2014年

10 張冰冰;基于數(shù)據(jù)的間歇過(guò)程指標(biāo)控制方法研究[D];東北大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：2058084