基于四阶累积分析的工业大肠杆菌制备过程故障诊断

工业大肠杆菌制备过程具有非线性和非高斯性共存的特征,导致难以对故障源进行有效定位,针对这个问题,提出一种基于多向核熵独立元分析(MKEICA)的过程监测方法;同时针对传统低阶监控统计量(T 2,I2和SPE)无法得到非高斯信息的不足提出了四阶累积监控统计量的方法;其次通过对四阶累积监控量进行推导,得到故障产生的原因.最后将其应用在实际的工业过程并与多向核独立元分析(MKICA)监测模型进行对比验证该方法的可行性及有效性....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in控制理论与应用 Vol. 37; no. 3; pp. 667 - 675
Main Authors 常鹏, 乔俊飞, 张祥宇, 王普
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京工业大学信息学部,北京 100124 01.03.2020
北京工业大学计算智能和智能系统北京市重点实验室,北京100124
北京工业大学数字社区教育部工程研究中心,北京100124%北京工业大学信息学部,北京 100124
北京工业大学计算智能和智能系统北京市重点实验室,北京100124%北京工业大学信息学部,北京 100124
北京工业大学数字社区教育部工程研究中心,北京100124
Subjects
四阶累积分析
故障监测
多向核熵独立成分分析
多向核主成分分析
多向核独立成分分析
Online AccessGet full text
ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2019.80361

Cover

More Information
Summary:工业大肠杆菌制备过程具有非线性和非高斯性共存的特征,导致难以对故障源进行有效定位,针对这个问题,提出一种基于多向核熵独立元分析(MKEICA)的过程监测方法;同时针对传统低阶监控统计量(T 2,I2和SPE)无法得到非高斯信息的不足提出了四阶累积监控统计量的方法;其次通过对四阶累积监控量进行推导,得到故障产生的原因.最后将其应用在实际的工业过程并与多向核独立元分析(MKICA)监测模型进行对比验证该方法的可行性及有效性.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2019.80361