田纳西-伊斯曼过程相关论文
针对传统主元在线故障监测方法中故障误诊率高、故障监测统计量不足以及故障定位不准确等问题,提出了一种基于改进稀疏主元分析(SP......
随着科学技术的发展,系统的复杂程度不断提高,故障诊断在化工过程的生产运行中发挥着越来越重要的作用,可以有效提高系统的可靠性,......
近年来,随着化学工艺、设备的复杂化和大型化程度不断深入,如何为化工企业及时、准确地诊断故障、排除事故,成为一个极具挑战性的......
为提高田纳西-伊斯曼(TE)过程的故障诊断精度,提出一种基于RSS(RCAE-SSA-SVM)的深度集合型故障诊断方法.该方法首先将卷积层和自编......
为提高支持向量机(support vector machine,SVM)的故障检测率,提出一种基于主元增广矩阵的SVM(SVM based on principal component ......
近三十年来,随着工业过程大型化和复杂化的迅速发展,为避免事故甚至系统崩溃造成的巨大经济损失,迫切需要提高系统的可靠性和安全......
随着科技在各行各业影响的加深，如今工业、航空航天、通信等各领域的工程系统越来越复杂化、集成化和智能化，随之它们的安全性和可靠......
基于数据驱动的智能故障检测与诊断(Fault Detectionand Diagnosis,FDD)技术已成为保障化工过程平稳运行的重要手段,但主流的故障......
如何保障工业过程的正常运行一直以来是各工程学科最重要的研究问题之一。故障诊断技术通过对故障进行诊断来快速定位故障,进而清......
如今化工系统具有集成化、复杂性高、变量多、耦合性强等特点,运行过程会产生大量高维、非线性数据。因此,故障诊断的面临的主要挑......
随着工业智能化程度越来越高,保障生产过程安全和产品质量已成为当前必须面对的问题,而过程检测技术就是解决此类问题的有效方法。......
本工作提出了一种基于深度残差网络(DRN)的化工过程故障诊断方法,可从大量化工过程运行数据中自动提取故障特征.模型采用快捷连接......
随着当今工业技术的不断发展,现代工业过程的生产规模与日俱增,设备的结构越来越复杂,系统内部的联系越来越紧密。这种复杂大系统......
现代化工过程愈加精密化、复杂化,使得化工过程数据呈现高度非线性、强耦合等特点,传统的故障诊断模型难以学习此类数据的有效特征......
提出将学习矢量量化（LVQ）神经网络应用于化工过程的故障诊断中。LVQ算法是在有教师状态下对竞争层进行训练的一种学习算法,其网络结......
针对工业过程中采集到的监控变量的时间问题序列数据,提出一种新的基于高斯过程模型的预测建模方法来实现故障预测。针对特定数据......
随着工业过程的规模和复杂程度的增加，对于过程安全性和可靠性的要求进一步提高．为了准确及时地检测设备故障，提出了一种基于连续隐马......
受生物免疫系统的启发，把免疫原理应用到故障诊断领域。分析了现有阴性选择算法在故障诊断应用中的不足之处，提出了改进后的阴性选择......
为了提高相符预测器的计算效率，在算法中引入基于核的度量学习．将其学习过程分解成2部分：先通过提高75％的训练样本的类可分性获得1个优......
很多实际工业过程数据都具有高维、非线性且不严格服从高斯分布等特点。为处理数据维数高且是高斯分布和非高斯分布的混合体等问题......
针对现代工业过程多变量、过程数据通常同时包含高斯性和非高斯性分布的特点，提出了一种基于混合子空间的系统性能监控与故障诊断方......
针对复杂工业过程中故障变量特征提取效率低,分类数量较少且故障识别率较低等问题,提出基于非对称卷积核(asymmetric convolutions......
当今社会科学技术不断进步,现代化水平越来越高,现代控制系统日益趋向大规模、复杂化和自动化。随着系统规模与复杂程度的增加,进......
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针对工业生产过程中微小故障幅值小、特征不明显的特点,提出了一种基于动态主成分分析(DPCA)和KL散度的微小故障检测方法。该方法......
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提出采用主元分析方法分析化工过程积累的数据,进而实现化工过程故障的诊断与识别。首先,通过PCA方法对正常工况数据进行训练,获得......
过程工业的故障诊断对保证生产安全、提高产品质量有着重要作用。论文以神经网络研究为基础,针对过程工业存在数据分布复杂、高维......
工业控制系统的信息安全问题日益得到关注,传统工业控制系统在与现代网络技术结合的同时,带来了不少信息安全的问题隐患。在传统工......
主元分析(PCA)是一种能够对过程生产进行监测和质量控制的有效方法,在保证数据信息丢失最少的情况下,大大降低了原始数据空间的维......
由于生产力的需要,现代工业生产工艺日益复杂,生产规模不断扩大,生产系统智能化程度不断加深。先进的过程监控系统对生产效率的提......
建模是工业过程控制和优化的重要基础。通过机理建模的方式虽然可以清晰的了解到工业过程的本质,但是需要大量的先验知识,以及对实......
数据驱动模型是解决故障检测与诊断问题的有效方法,特别是针对复杂化工过程控制与检测方面问题;其中,多元统计分析法已经成为数据......
本文研究工作属于粒计算、图论及其在故障检测与诊断领域中的应用研究,是计算机学、信息学、图论学的交叉和前沿研究领域。本文研......
基于文献提供的部分数据,建立了田纳西-伊斯曼过程的非线性动态数学模型。重点对其中的反应器、分离器和汽提塔进行了研究,进行了......
为了解决复杂工业过程中变量多,难以判断引起故障的主要异常变量的问题,提出一种基于ICA-PCA(独立成分分析和主成分分析)算法和Las......
随着科技水平的不断提高,现代工业生产过程生产规模越来越大、设备结构越来越复杂、自动控制要求越来越严、投资成本也越来越高,一......
提出一种基于递归稀疏主成分分析(Recursive sparse principal component analysis, RSPCA)的工业过程故障监测与诊断方法,可用于......
