【摘 要】
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为了克服废水处理过程具有较强的非线性及动态特性,研究了基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的在线故障检测.首先在PCA的基础上引入核函数,构造核主成分分析
【机 构】
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南京林业大学江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心,山东华泰纸业股份有限公司
【基金项目】
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南京林业大学标志性成果培育建设项目(202026)
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为了克服废水处理过程具有较强的非线性及动态特性,研究了基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的在线故障检测.首先在PCA的基础上引入核函数,构造核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)来优化模型结构,再通过嵌入动态模型来构造动态核主成分分析方法(DKPCA),最后对废水处理过程进行在线故障检测.基于某造纸厂废水数据,构建了偏移故障、漂移故障及精度下降故障,并进行仿真.研究结果表明,在偏移故障条件下,相较于P
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