【摘 要】
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针对化工生产系统中状态监控变量数量庞大、冗余度高等问题,提出了一种采用相空间重构的多源数据融合方法。该方法首先根据互信息法和Cao方法分别求取相空间重构参数延迟时间
【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
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针对化工生产系统中状态监控变量数量庞大、冗余度高等问题,提出了一种采用相空间重构的多源数据融合方法。该方法首先根据互信息法和Cao方法分别求取相空间重构参数延迟时间和嵌入维数;然后,基于信息熵对自适应加权融合估计方法的融合目标函数进行改进,并利用社会认知优化算法确定各信息源的权重系数,实现多源数据融合;最后,通过实际化工生产系统的数据分析对所提方法进行有效性验证。实验结果表明,相比于传统方法,由该方法得到的重构相空间的信息更加完备,其信息量和平均峰值信噪比分别平均提高135.6%和40.6%。该方法为解决
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