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![工業(yè)過(guò)程監(jiān)控:基于主元分析和盲源信號(hào)分析方法.pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/16/17/0bebd2b7-89ab-4f26-8d89-aaffac6b4186/0bebd2b7-89ab-4f26-8d89-aaffac6b41861.gif)
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1、該文采用了主元分析和盲源信號(hào)分析這兩類(lèi)過(guò)程數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,作為研究的主要數(shù)學(xué)工具.主元分析方法不僅作為一種過(guò)程特征的提取方法(在過(guò)程信息服從多元正態(tài)分布的情況下),而且也作為一種過(guò)程數(shù)據(jù)降維的主要工具(在過(guò)程盲源信號(hào)提取的情況下);盲源信號(hào)分析是從信息論的角度,從過(guò)程信息中提取出盡可能獨(dú)立的過(guò)程特征信號(hào)或過(guò)程原始信源信號(hào),它具有比主元分析更好的刻畫(huà)過(guò)程運(yùn)行特征的性能.本文的主要內(nèi)容概括如下:1)介紹了過(guò)程監(jiān)控的基本概念和內(nèi)容,并指出了流
2、程工業(yè)中基于子空間特征信息抽取進(jìn)行過(guò)程監(jiān)控的優(yōu)越性.此外,還簡(jiǎn)要地描述了主元分析方法和盲源信號(hào)分析方法及它們?cè)谶^(guò)程監(jiān)控中的應(yīng)用.2)由于過(guò)程信息并非均服從正態(tài)分布,提出了一種基于支持向量分類(lèi)器主元分析方法的過(guò)程監(jiān)控方法,仿真表明提高了過(guò)程監(jiān)控的性能.3)根據(jù)過(guò)程信息能夠用若干"盡可能獨(dú)立"的過(guò)程特征信號(hào)進(jìn)行描述的原理,提出了一種基于獨(dú)立成分分析的過(guò)程監(jiān)控方法.仿真研究表明,這種方法是有效的.4)通常過(guò)程信息或多或少地受到噪聲的污染,提出
3、了一種先提取過(guò)程盲源信號(hào),隨后用小波變換進(jìn)行去噪的傳統(tǒng)過(guò)程監(jiān)控方法.仿真研究結(jié)果表明,這些處理方式能夠提高過(guò)程的監(jiān)控性能.5)噪聲往往會(huì)導(dǎo)致過(guò)程特征提取的失效.為了提高盲源信號(hào)描述過(guò)程的能力,提出了首先利用小波變換去噪,然后提取盲源信號(hào)進(jìn)行過(guò)程監(jiān)控的方法.6)針對(duì)工業(yè)過(guò)程中過(guò)程信息的復(fù)雜性,采用了多兀統(tǒng)計(jì)投影方法(獨(dú)立成分分析方法和主元分析方法),先后從過(guò)程信息中提取非正態(tài)分布特征信號(hào)和正態(tài)分布特征信號(hào),然后用這些過(guò)程特征去刻畫(huà)過(guò)程、監(jiān)
4、控過(guò)程性能和進(jìn)行故障診斷.該方法避免了傳統(tǒng)多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程的正態(tài)分布假設(shè),提高了多元投影方法進(jìn)行過(guò)程監(jiān)控和故障診斷的適用性和可靠性.7)過(guò)程信息并非均是獨(dú)立同分布,對(duì)于很多過(guò)程,過(guò)程信息往往存在著一定的時(shí)間結(jié)構(gòu),有鑒于此,提出了利用過(guò)程信息時(shí)間結(jié)構(gòu)的過(guò)程監(jiān)控方法.8)鑒于在過(guò)程中,過(guò)程信息的平穩(wěn)性并不確定,提出了一種不考慮過(guò)程平穩(wěn)性能的過(guò)程監(jiān)控方法.9)提出了基于多元統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理的過(guò)程監(jiān)控技術(shù).論文的內(nèi)容安排順序是與研究過(guò)程的逐步深入和完善
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