【摘 要】
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针对利用Vine copula进行过程故障监控的建模过程中二元Copula函数种类选择困难问题,提出一种基于惩罚伯恩斯坦多项式的D-vine copula选择方法,运用到化工过程故障监控领域。
【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
【基金项目】
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国家自然科学基金(21676086)
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针对利用Vine copula进行过程故障监控的建模过程中二元Copula函数种类选择困难问题,提出一种基于惩罚伯恩斯坦多项式的D-vine copula选择方法,运用到化工过程故障监控领域。该方法通过最近邻算法确定D-vine copula模型的变量顺序,利用惩罚伯恩斯坦多项式和核密度估计器分别估计得到D-vine copula的模型参数和单变量边缘概率密度函数,构成多元变量的联合概率分布。最后结合高密度区域与静态密度分位数表,构建广义局部概率指标,实现在线过程监控。该方法在田纳西-伊斯曼(TE)过程和
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