【摘 要】
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许多工业生产过程数据很难满足单一的分布,一般是高斯和非高斯成分共存的混合分布,并且在过程数据的提取中,会隐藏表征故障的有用信息.为了解决高斯与非高斯的混合多分布问题
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院 兰州730050;甘肃省工业过程先进控制重点实验室 兰州730050;兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心 兰州730050
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许多工业生产过程数据很难满足单一的分布,一般是高斯和非高斯成分共存的混合分布,并且在过程数据的提取中,会隐藏表征故障的有用信息.为了解决高斯与非高斯的混合多分布问题,充分提取过程数据的有效信息,提出一种基于WICA-WGNPE的高斯和非高斯联合指标间歇过程监控方法.首先采用WICA算法提取非高斯成分;然后对提取非高斯成分后的残差使用WGNPE方法来得到高斯成分;最后基于非高斯-高斯两步策略确立监控模型并求得统计量,对非高斯与高斯统计量进行加权,从而得到混合模型的联合指标以实现过程监控.将该算法用于青霉素发酵过程和半导体实际工业过程来验证所提算法的有效性.
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