【摘 要】
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将核非负矩阵分解方法引入到过程监控中,设计了K2和SPE统计量反映原始数据的能量波动情况,进而检测过程故障的发生。同时提出一种KNMF贡献图计算方法,根据变量和非线性数据的
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室
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将核非负矩阵分解方法引入到过程监控中,设计了K2和SPE统计量反映原始数据的能量波动情况,进而检测过程故障的发生。同时提出一种KNMF贡献图计算方法,根据变量和非线性数据的相关性,计算变量贡献值并绘制贡献图,用于故障辨识。在TE模型上的仿真结果验证了KNMF故障检测的良好性能,利用KNMF贡献图可以较好地辨识故障变量。
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