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《基于多塊MICA-PCA的全流程過(guò)程監(jiān)控方法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、擬投期刊：基于多塊MICA-PCA的全流程過(guò)程監(jiān)控方法江偉1，王昕2，王振雷1*(1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，上海200237；2上海交通大學(xué)電工與電子技術(shù)中心，上海200240)摘要：多塊策略被廣泛運(yùn)用于全流程過(guò)程監(jiān)控領(lǐng)域，而傳統(tǒng)的分塊方法得到的子塊數(shù)據(jù)存在著高斯與非高斯混合分布的問(wèn)題，影響了過(guò)程監(jiān)控的效果，為此提出了一種基于多塊MICA-PCA的過(guò)程監(jiān)控方法。首先采用Jarque-Bera(J-B)檢測(cè)方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯與非高斯分塊，接著采用Hellinger距離(HD)方法得到高斯與非高斯子塊。分別用改進(jìn)的獨(dú)立成分分析(MICA)方法與MICA-
2、PCA方法得到非高斯與高斯子塊的統(tǒng)計(jì)量，通過(guò)加權(quán)方法得到總的聯(lián)合指標(biāo)進(jìn)行故障檢測(cè)。同時(shí)對(duì)高斯與非高斯子塊采用不同的故障診斷方法，提高了診斷效果。最后將該方法應(yīng)用在田納西-伊斯曼(TE)過(guò)程的過(guò)程監(jiān)控中，證明了該方法的有效性。關(guān)鍵詞：多塊；全流程；改進(jìn)的獨(dú)立成分分析；主元分析；非高斯中圖分類號(hào)：TP277文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：APlant-wideProcessMonitoringBasedonMultiblockMICA-PCAJIANGWei1,WANGXin2,WANGZhenlei1*(1KeyLaboratoryofAdvancedControlandOptimizationforChe
3、micalProcesses,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237,China;2CenterofElectrical&ElectronicTechnology，ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai200240,China)Abstract：Multiblockstrategyiswidelyusedforplant-wideprocessmonitoring,however,thesub-blockdataobtainedfromthetraditionalmultibloc
4、kmethodstillhastheproblemofnon-GaussianandGaussianmixturedistribution,whichinfluencetheperformanceofprocessmonitoring,amethodnamedmultiblockMICA-PCAisproposedtoimprovetheprocessmonitoringperformance.Firstly,themeasuredvariablesareautomaticallydividedintonon-GaussianblockandGaussianblockthroughth
5、eJarque-Bera(J-B)testmethod,thenon-GaussianblockandGaussianblockaredividedintonon-Gaussiansub-blocksandGaussiansub-blocksthroughtheHellingerDistance(HD)method.ThenthemodifiedIndependentcomponentanalysis(MICA)andMICA-PCAmethodsareusedtoobtainnon-Gaussiansub-blocksandGaussiansub-blocksstatistics,a
6、ndthecombinedindex,whichisweightedbythesestatistics,isusedforfaultdetection.Thenon-Gaussiansub-blocksandGaussiansub-blocksusethedifferencefaultdiagnosismethodstoimprovethefaultdiagnosisperformance.Finally,theproposedmethodhasbeenappliedtomonitortheTennessee-Eastman(TE)processtoshowitsefficiency.
7、Keywords：multiblock;plant-wideprocess;modifiedindependentcomponentanalysis;principalcomponentanalysis;non-Gaussian收稿日期：2016年－月－日；修回日期：2016年－月－日.基金項(xiàng)目：項(xiàng)目名稱（編號(hào)）;項(xiàng)目名稱（編號(hào)）.作者簡(jiǎn)介：江偉(1991-)，男，江蘇省海門市，碩士，從事故障診斷研究；王振雷(1975-)，男，教授，博士生導(dǎo)師
