【摘 要】
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多向主元分析(MPCA)是应用于间歇生产过程故障监测与诊断中的一种较为有效的方法,但由于其自身的线性化特点,使之在复杂的非线性动态系统处理中不能及时、准确地发现和识别故障。针对普通MPCA方法的缺点提出一种新的多阶段的MPCA方法,将间歇过程分成多阶段,用多个MPCA模型来描述各阶段的非线性特征,将此方法应用于青霉素发酵过程的故障监测与诊断,结果表明比普通MPCA 更具精确性和实时性。
【机 构】
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北京化工大学化学工程学院,北京 100029
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多向主元分析(MPCA)是应用于间歇生产过程故障监测与诊断中的一种较为有效的方法,但由于其自身的线性化特点,使之在复杂的非线性动态系统处理中不能及时、准确地发现和识别故障。针对普通MPCA方法的缺点提出一种新的多阶段的MPCA方法,将间歇过程分成多阶段,用多个MPCA模型来描述各阶段的非线性特征,将此方法应用于青霉素发酵过程的故障监测与诊断,结果表明比普通MPCA 更具精确性和实时性。
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