【摘 要】
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为解决间歇过程批次间数据的不等长问题,实现数据基于过程内在变化特性对齐,并保留数据的时间变化信息,本文提出了一种基于特征轨线的多变量数据对齐方法。该方法首先通过多
【机 构】
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江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61473137)
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为解决间歇过程批次间数据的不等长问题,实现数据基于过程内在变化特性对齐,并保留数据的时间变化信息,本文提出了一种基于特征轨线的多变量数据对齐方法。该方法首先通过多向主成分分析方法将每一批次多个变量的时间变化轨线压缩为一条综合变量的特征轨线,对于存在数据缺失的批次数据,可以根据特征轨线的轨迹进行线性或非线性插值实现数据补足,再应用K均值算法对特征轨线进行阶段划分,根据欧式距离最短进行各阶段特征轨线对齐,将对齐的特征轨线通过重构得到原空间的多变量对齐数据。最后,将该方法运用到基于数据的间歇过程优化中,以验证所提数据对齐方法的有效性。
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