网络首发时间:2019-01-17 11:02:38

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基于T-TSNPR的动态过程质量监控

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【作者】 吕铮杨健侍洪波谭帅

【机构】 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室

【摘要】 针对动态过程的质量监控,提出了一种全时间序列邻域保持回归(Total Time Series Neighborhood Preserving Regression,T-TSNPR)算法。首先,考虑到无关变量对构造特征空间的影响,对过程变量进行相关性分析,利用贡献度方法进行变量优化。在数据降维过程中考虑到数据间的时序相关性,T-TSNPR在一定长度的移动时间窗内进行邻域点挑选并构造目标函数,通过全投影回归提取出质量相关特征空间,并建立相应的2T统计量进行质量监控。最后,通过数值仿真和TE过程(Tennessee-Eastman process)仿真实验验证了T-TSNPR算法的有效性。

【基金】 国家自然科学基金(61703161,61673173);中央高校基本科研业务费(222201714031);中国博士后基金(2017M611472)
  • 【DOI】10.14135/j.cnki.1006-3080.20181114003
  • 【分类号】TB114.2
  • 【下载频次】54

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