李春蕾
- 作品数：2 被引量：9H指数：1
- 供职机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程化学工程更多>>
- 基于角结构统计量的MKECA间歇过程故障监测被引量：9
- 2017年
- 针对间歇过程复杂非线性的特点,提出一种基于角结构统计量的多向核熵成分分析(MKECA)间歇过程监测方法。该方法首先将间歇过程数据进行标准化预处理,然后采用KECA提取间歇过程数据的主成分矩阵。研究表明,经过KECA投影后的主成分数据具有良好的角结构,因此利用主成分矩阵构造基于角结构的统计量,并且采用核密度估计算法计算其控制限。与传统的统计量相比,无需假设过程变量服从高斯分布。最后通过青霉素发酵的仿真平台和大肠杆菌实际生产过程验证,实验结果表明,相比于传统MKPCA方法,能够有效利用主成分的结构信息,明显降低了故障的误报率、漏报率。
- 王普李春蕾高学金常鹏齐咏生
- 关键词：核密度估计故障监测
- 基于核熵成分分析的多阶段发酵过程故障监测
- 发酵生产过程是典型的间歇过程，其应用的领域涉及食品、医药等具有较好发展前景的产业。保证安全、高效地生产对发酵产业而言是非常重要的，关系到发酵产业的兴衰存亡。本课题针对发酵过程的非线性以及多阶段等特点，研究一种基于核熵成分...
- 李春蕾
- 关键词：发酵过程故障监测模糊C-均值聚类算法
