基于KMC—KECA的间歇发酵过程的故障诊断

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针对间歇发酵过程的不稳定性、强非线性、批次不等长等特点以及传统贡献图难以找到由特征空间到原始空间的逆映射函数的问题,提出了一种基于K均值聚类贡献图的核熵成分分析的间歇发酵过程故障诊断方法。首先,KECA算法按照Renyi熵值的大小选取特征值及特征向量,然后用K均值聚类中心作为当前时刻的标准样本,拿故障样本的每个变量依次去替换标准样本的对应变量,通过计算其统计量,找出故障源,从而进行故障诊断。最后将该方法用到青霉素发酵过程验证所提出方法的有效性。
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