【摘 要】
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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
【机 构】
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北京工业大学信息学部,数字社区教育部工程研究中心,城市轨道交通北京实验室,计算智能与智能系统北京市重点实验室,内蒙古工业大学电力学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61174109,61364009,61640312）, 北京市自然科学基金（4172007）项目资助
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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
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