【摘 要】
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针对间歇过程故障检测中的断续以及数据不等长等问题,提出了一种模糊有序聚类算法(fuzzy order clustering algorithm,FOCA),实现了多阶段间歇过程的故障检测。FOCA在对过程
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,东华大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61375007),上海市科委应用基础研究资助项目(15JC1400600).
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针对间歇过程故障检测中的断续以及数据不等长等问题,提出了一种模糊有序聚类算法(fuzzy order clustering algorithm,FOCA),实现了多阶段间歇过程的故障检测。FOCA在对过程数据进行子阶段划分时加入模糊策略,在初始化聚类时严格保证类内数据连续,且只针对单独的批次数据进行聚类,有效地解决断续、数据不等长等问题,优化了子阶段划分的结果。将FOCA应用于青霉素发酵过程的故障检测中,仿真结果表明该方法有效地降低了故障漏报率以及误报率。
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