【摘 要】
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为了克服多阶段间歇过程监控只针对时间尺度从而导致误报率过高的缺陷,建立了捕捉实际测量数据的持续性和聚集性的隐马尔科夫树模型.该方法减少了信号扭曲从而更好地提取影响
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
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为了克服多阶段间歇过程监控只针对时间尺度从而导致误报率过高的缺陷,建立了捕捉实际测量数据的持续性和聚集性的隐马尔科夫树模型.该方法减少了信号扭曲从而更好地提取影响过程的系统变量,解决离散小波变换不具有平移不变性的问题.对展开结构进行简单的修改,把时域扩展到时间-频率域中,提取了历史数据的主要特征,对多阶段间歇过程进行了有效监控.利用提出的方法对青霉素发酵过程进行监控,验证了该方法比传统方法更为切实可行.
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