【摘 要】
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鉴于工业生产中多变量数据难以服从统一高斯分布， 本文利用控制系统的运行数据建立其混合高斯模型， 作为控制回路监控的工具。 建模过程采用最大期望(EM)算法估计模型参数，
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室, 上海 200237
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鉴于工业生产中多变量数据难以服从统一高斯分布， 本文利用控制系统的运行数据建立其混合高斯模型， 作为控制回路监控的工具。 建模过程采用最大期望(EM)算法估计模型参数， 该算法容易造成模型结构冗余复杂， 故本文在Figueiredo–Jain算法的基础上提出了合并算子的概念， 一方面可自动调整高斯元的数目； 另一方面， 可解决当初始高斯元数目较多， 且有部分高斯元重叠时带来的迭代效率下降的问题。 在此基础上， 设计了基于全局概率的判断准则， 通过装置运行数据进行控制系统总体性能的实时监控。 最后， 以煤气化装置气化炉运行的工业数据为例， 对所述方法的有效性进行了仿真验证。
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