多工况过程相关论文
随着经济全球化发展，现代工业生产过程日益结构复杂化、规模巨大化，为了避免大型事故发生、保障生产安全，同时提升产品质量、保护环境......
流程工业生产过程具有多工况特性,当工况发生变化时,原工况模型一般不再适用于新工况。若是按常规方法建立新工况模型,通常需要耗......
现代工业中,如何保证生产安全、提高产品质量具有重要的研究价值。过程监测技术正是在这一背景下产生的。对于流程工业而言,精确的......
针对多工况生产过程，提出基于时延符号有向图(SDG)和独立成分分析(ICA)的在线故障预测方法。时延符号有向图描述了过程变量间信......
针对变负荷的多工况过程,提出了一种基于分段主元分析的监控方法.对于稳态工况,直接利用历史数据建立不同负荷下的主元监控模型.对......
针对实际的工业过程建模中存在的多工况和采样延时这两大重要数据特征，首先利用LPV模型拟合多工况过程，选取线性ARX模型作为LPV的局......
针对工业过程数据的多模态和非高斯特性,提出一种基于独立元混合模型（independent component analysis mixture model,ICAMM）的多工......
多模型方法是针对多工况工业过程监控所使用的最普遍也是最有效的方法.传统的多模型方法在离线建立子模型时,通常使用EM算法估计子......
机器的出现使生产效率和生产安全得到了提升,但机械设备的故障同样也会导致财产损失和人员伤亡。随着工业过程不断向着大型化、复......
现代流程工业向着复杂化、规模化、数字化方向发展,但是保障工业生产过程的安全稳定运行一直是流程工业的核心目标。过程监测是工......
过程安全、产品质量以及环境保护是现代流程工业的核心目标,因此过程监测作为过程自动化系统的重要组成部分和关键技术之一,具有重......
针对多工况过程,本文提出一种新的基于稀疏残差距离(Sparse residual distance, SRD)统计指标的故障检测方法.首先对正常的多工况......
多样性的化工产品市场需求,导致多工况过程特性普遍存在于化工生产过程中。多工况过程特性对模型性能的影响愈加不容忽视,特别是大......
针对工业过程监控中的多工况复杂分布数据,提出一种基于局部熵成分分析（LECA）的故障检测方法。为处理数据的多模态分布问题,LECA首先......
