【摘 要】
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针对间歇过程多时段特性,提出一种基于平行因子分解2(PARAFAC2)的多时段间歇过程时段划分方法。首先对每一个时间片矩阵进行平行因子分解2(PARAFAC2)建模,得到时间片矩阵的模
【基金项目】
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国家自然科学基金(61240047),北京市自然科学基金(4152041).
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针对间歇过程多时段特性,提出一种基于平行因子分解2(PARAFAC2)的多时段间歇过程时段划分方法。首先对每一个时间片矩阵进行平行因子分解2(PARAFAC2)建模,得到时间片矩阵的模型控制限,然后从间歇过程初始时刻开始,按照时序依次将每个时间片添加到时间块并进行PARAFAC2建模,得到时间块矩阵的模型控制限后,通过评估时间片和时间块模型控制限的差异性来确定初始时段划分点,最后利用时段评价划分指标(PPCI)获取最佳的时段划分结果。通过青霉素发酵过程仿真实验验证了本文方法的有效性。
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