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文檔簡介
1、有效的過程監(jiān)控是工業(yè)生產(chǎn)過程中安全生產(chǎn)的重要保證,而且在改善產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益方面起到了重要作用。統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控是以多元統(tǒng)計(jì)為理論基礎(chǔ)的一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,通過對工業(yè)過程監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的處理和分析,獲得工業(yè)過程的運(yùn)行情況,在線檢測和診斷過程中的異常狀況,根據(jù)異常情況作出相應(yīng)對策而指導(dǎo)整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行、保證生產(chǎn)效率。本文結(jié)合間歇生產(chǎn)過程特點(diǎn),對基于Fisher判別分析的過程監(jiān)測方法進(jìn)行了不同程度的發(fā)展和改進(jìn)。主要研究內(nèi)容及工作如下:
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2、.對于復(fù)雜的間歇過程,在實(shí)現(xiàn)故障診斷過程中很可能碰見奇異矩陣的現(xiàn)象。為了解決這種奇異矩陣的問題,本文提出了一種基于奇異值分解的改進(jìn)核Fisher判別分析算法,本文在Fisher判別分析方法的故障檢測基礎(chǔ)上,首先利用核函數(shù)將原始數(shù)據(jù)從原始空間映射到高維空間,然后利用奇異值分解的方法,將處理后的數(shù)據(jù)投影到一個(gè)分解后的非奇異正交矩陣中,最后利用Fisher判別分析算法來實(shí)現(xiàn)過程監(jiān)測與故障診斷。
2.工業(yè)過程數(shù)據(jù)往往來自多個(gè)數(shù)據(jù)源或異
3、構(gòu)的數(shù)據(jù)集,基于采用單個(gè)核函數(shù)的形式處理類似數(shù)據(jù)的效果不是很理想,本文基于多核學(xué)習(xí)的理論,采用多個(gè)基核組合形式,構(gòu)成組合核函數(shù)的形式,與傳統(tǒng)的Fisher判別分析相結(jié)合,提出一種組合核Fisher判別分析算法,通過啤酒發(fā)酵實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。
3.本文根據(jù)Fisher判別分析(有監(jiān)督全局算法)的不足,利用核方法理論,提出了一種能夠挖掘樣本數(shù)據(jù)的全局歐氏分布結(jié)構(gòu)和局部流行分布結(jié)構(gòu)的核局部Fisher判別分析故障診斷算法,該算
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