【摘 要】
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阶段划分是间歇过程准确建模和有效监控的前提.针对传统阶段划分方法未考虑间歇过程的动态性造成阶段划分不准确、影响监控精度,且具有参数选择难、鲁棒性差的局限,提出一种基于动态潜结构的动态间歇过程阶段划分与在线监控方法.首先,对间歇过程三维张量数据沿变量方向展开,并增加时滞变量构建增广矩阵来提取过程动态关系;然后,以增广矩阵作为输入,定义一种新的基于解释方差变化的合并代价函数,衡量不同子序列之间的动态潜结构相似度;利用上述动态潜结构相似度的衡量标准,提出基于自底向上启发式搜索策略的动态间歇过程阶段划分方法;最后
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳110819;华东交通大学江西省先进控制与优化重点实验室,江西南昌330000
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阶段划分是间歇过程准确建模和有效监控的前提.针对传统阶段划分方法未考虑间歇过程的动态性造成阶段划分不准确、影响监控精度,且具有参数选择难、鲁棒性差的局限,提出一种基于动态潜结构的动态间歇过程阶段划分与在线监控方法.首先,对间歇过程三维张量数据沿变量方向展开,并增加时滞变量构建增广矩阵来提取过程动态关系;然后,以增广矩阵作为输入,定义一种新的基于解释方差变化的合并代价函数,衡量不同子序列之间的动态潜结构相似度;利用上述动态潜结构相似度的衡量标准,提出基于自底向上启发式搜索策略的动态间歇过程阶段划分方法;最后,对划分得到的各阶段分别建立基于动态主元分析的子阶段模型和统计指标来实现在线监控.采用青霉素补料分批发酵过程数据开展实验研究,结果表明了所提方法的有效性和优越性.
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