【摘 要】
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针对工业过程数据的多模态、非高斯分布问题,提出一种基于贝叶斯独立元分析(ICA)的故障检测算法。该方法将贝叶斯估计与ICA算法相结合,在对多工况数据聚类的同时建立不同模态
【机 构】
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中国石油大学(华东)信息与控制工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403418,21606256);山东省自然科学基金(ZR2014FL016,ZR2016FQ21,ZR2016BQ14);中央高校基本科研业务费专项资金资助(17CX02054)
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针对工业过程数据的多模态、非高斯分布问题,提出一种基于贝叶斯独立元分析(ICA)的故障检测算法。该方法将贝叶斯估计与ICA算法相结合,在对多工况数据聚类的同时建立不同模态数据的统计模型,从而构建面向全部数据的混合概率模型。然后基于建立的贝叶斯ICA混合模型,计算实时数据属于某工况的后验概率,并根据监控统计量检测过程故障。该方法在贝叶斯理论框架下建立多工况数据监控模型,有效避免复杂数据聚类不当对监控效果的影响。最后在连续搅拌反应釜(Continuous Stirring Tank Reactor,CSTR)系统上的仿真结果说明,比多模型PCA、ICA方法有更好的过程监控效果。
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