正交信号校正的自回归模型及其在动态过程监测中的应用

来源 :控制与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户：djsnsd

【摘要】

：

针对采样数据的自相关性,提出一种基于自回归(AR)模型的动态过程建模方法.首先,利用正交信号校正(OSC)消除用于AR模型回归的两数据集间的正交不相关信号;然后,在处理过的数据

【作者】

：

童楚东史旭华蓝艇

【机构】

：

宁波大学信息科学与工程学院;

【出处】

：

控制与决策

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

正交信号校正自回归模型动态过程监测偏最小二乘

【基金项目】

：

浙江省自然科学基金项目(LY14F030004,LY16F030001);浙江省科技厅公益技术应用研究项目(2015C31017);宁波市自然科学基金项目(2013A610120)

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针对采样数据的自相关性,提出一种基于自回归(AR)模型的动态过程建模方法.首先,利用正交信号校正(OSC)消除用于AR模型回归的两数据集间的正交不相关信号;然后,在处理过的数据上进行偏最小二乘(PLS)回归建模.该方法对模型潜隐成分和残差信息同时进行在线监测,并借鉴贝叶斯推理方法将多个监测指标进行融合,以易化触发故障警报的决策过程.最后通过在田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程上的仿真实验验证了所提出方法的有效性.

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