国家自然科学基金(61374146)
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
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- 相关机构：东北大学辽宁省电力有限公司沈阳航空航天大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金辽宁省科学技术计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于数据特性分析的多变量过程监测被引量：3
- 2017年
- 以PCA,ICA为代表的多元统计监测方法总是基于各种各样的前提假设,如果不考虑它们的适用条件盲目选择监测算法,则可能给出错误结论,增加故障误报漏报的概率.针对理论方法在应用时面临的条件限制问题,在无先验知识的情况下,提出一种数据特性的分析方法,通过参数寻优并逐步剔除线性相关变量组的方法,实现多变量过程线性非线性的自动判别.仿真分析表明所提方法可以根据数据特点及各算法的适用条件自动选择适当的监测算法,具有一定的实用价值.
- 张淑美王福利王姝李嫱嫱
- 基于两层分块GMM-PRS的流程工业过程运行状态评价被引量：5
- 2019年
- 过程运行状态评价旨在实时判断运行性能优劣程度,并追溯导致非优运行状态的原因,指导操作人员进行生产调整,保证企业经济效益.因此,对过程运行性能优劣评价的研究具有重要的理论和应用价值.本文针对定量、定性变量共存的流程工业过程运行状态评价问题,提出基于两层分块混合模型的评价方法.将流程工业过程根据其物理特性和管理方向划分子块,产生子块层和全流程层.在定量信息占主导地位的子块内,建立定量的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM).在定性信息占主导地位的子块内,建立定性概率粗糙集(Probabilistic rough set, PRS)模型.综合各子块运行状态信息,进一步判定全流程运行状态等级.针对非优运行状态等级,本文提出基于贡献率的非优原因追溯方法,在非优子块内进行原因追溯.最后,将所提方法应用于某黄金湿法冶炼生产过程,说明所提方法的可行性和有效性.
- 邹筱瑜王福利常玉清郑伟
- 关键词：流程工业过程高斯混合模型
