【摘 要】
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针对传统多块故障监测方法建模时,一般仅考虑到过程局部信息的问题,提出一种分层信息提取的多块主元分析(Principal component analysis,PCA)故障监测方法。第一层考虑过程变
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773182),国家重点研发计划子课题(2018YFC1603705-03),江苏高校“青蓝工程”资助项目
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针对传统多块故障监测方法建模时,一般仅考虑到过程局部信息的问题,提出一种分层信息提取的多块主元分析(Principal component analysis,PCA)故障监测方法。第一层考虑过程变量之间的互信息,对过程变量进行分块,提取过程局部信息;第二层对每个变量块进一步提取累计误差和二阶差分等特征信息,结合观测值信息共同将每个变量块扩展为3个信息子块;对每个信息子块采用PCA方法进行监测,并基于贝叶斯方法融合所有信息子块的监测结果。所提方法的有效性和性能在田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastm
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