【摘 要】
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针对间隙发酵过程具有多阶段、批次不等长,且过程动态非线性往往与发酵阶段密切相关等特点,提出一种基于多阶段动态主元分析(principal component analysis,PCA)的故障监测策
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院,内蒙古工业大学电力学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61174109）,内蒙古工业大学科学研究项目（ZS0201037）
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针对间隙发酵过程具有多阶段、批次不等长,且过程动态非线性往往与发酵阶段密切相关等特点,提出一种基于多阶段动态主元分析(principal component analysis,PCA)的故障监测策略.该方法采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对过程数据进行聚类,能客观反映不同阶段操作模态的数据分布特点,可实现子阶段划分.针对各批次阶段划分后存在的不同步问题,采用动态时间错位(dynamic time warping,DTW)方法对各阶段进行轨迹同步,对同步后的子阶段建立动态PCA模型.最后以工业青霉素发酵过程和重组大肠杆菌制备白介素-2发酵过程为背景,采用多阶段动态PCA策略对其进行故障监测,发现算法能有效降低运行过程的漏报和误报率,验证了算法的有效性。
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