【摘 要】
:
针对流程工业生产系统监测点多,各监测点间具有相关性的特点,提出了一种基于去趋势交叉分析-网络结构熵(detrended cross-correlation analysis-net structure entropy,简称D
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家质量监督检验检疫总局“质量基础设施效能研究重点实验室开放研究课题”基金资助项目(KF20180301).
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针对流程工业生产系统监测点多,各监测点间具有相关性的特点,提出了一种基于去趋势交叉分析-网络结构熵(detrended cross-correlation analysis-net structure entropy,简称DCCA-NSEn)的复杂机电系统多变量耦合网络建模与状态评估的方法。该方法利用DCCA算法计算多变量两两之间的相关性,构建反映多变量耦合关系的加权网络模型,对监测序列进行滑移求解,得到系统耦合关系网络动态演化模型。利用NSEn方法分析耦合关系网络的结构熵,根据熵随时间的变化趋势对复杂机
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