【摘 要】
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针对化工过程中存在大量非线性问题,目前存在的主要方法为将核算法与偏最小二乘算法相结合(KPLS),相比于KPLS算法,将核与典型相关分析相结合的方法(KCCA)能够最大化两组变量
【机 构】
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中国石油化工集团公司; 石化盈科信息技术有限责任公司;
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划资助项目(2014AA110501)
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针对化工过程中存在大量非线性问题,目前存在的主要方法为将核算法与偏最小二乘算法相结合(KPLS),相比于KPLS算法,将核与典型相关分析相结合的方法(KCCA)能够最大化两组变量相关性,以达到更好的检测效果。然而KCCA方法不能准确地将数据空间分解成与关键性能指标(KPI)相关和不相关的部分,从而忽略了剩余空间仍然涉及与KPI相关的一些信息的事实。文中提出了一种新的改进的KCCA (MKCCA)方法,该方法对核矩阵的可计算负载进行奇异值分解(SVD),得到一个投影模型,将核矩阵适当地分解为KPI相关部分和不相关部分,然后设计两个统计量进行故障检测。最后利用田纳西伊士曼(TE)过程验证了所提出方法的有效性和优越性。
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