基于得分矩阵和支持向量数据描述(SM-SVDD)的过程监测

衷路生; 吴卓卓; 谭畅; 龚锦红; 张永贤

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基于得分矩阵和支持向量数据描述(SM-SVDD)的过程监测

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摘要

针对复杂工业过程中的非线性和高斯信息问题,提出了一种基于SM-SVDD (score matrix-support vector data descrip-tion)的过程监测方法.SVDD模型不受线性和高斯假设的限制,克服了传统PCA统计监测方法假设过程满足线性和高斯分布的缺陷.首先,应用PCA算法对过程数据进行分解,提取出得分矩阵信息.然后,采用SVDD算法对得分矩阵建立基于距离的统计量并构建其相应的统计限.通过对Tennessee Eastman (TE)过程的仿真研究,验证了提出的故障监测算法的可行性和有效性,并提高了故障的监测效果.

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来源
《科学技术与工程》 |2016年第8期|125-131|共7页
作者
衷路生; 吴卓卓; 谭畅; 龚锦红; 张永贤;
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作者单位

华东交通大学电气与电子工程学院,南昌330013;

华东交通大学电气与电子工程学院,南昌330013;

华东交通大学电气与电子工程学院,南昌330013;

华东交通大学电气与电子工程学院,南昌330013;

华东交通大学电气与电子工程学院,南昌330013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
主成分分析方法; 支持向量数据描述; 得分矩阵; 故障检测;

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