动态主元分析相关论文
传统配电网高阻故障检测方法无法对配电网数据缺失值完成插补,导致零序电流和零序电压的检测结果存在偏差.现提出基于改进动态主元......
阶段划分是间歇过程准确建模和有效监控的前提.针对传统阶段划分方法未考虑间歇过程的动态性造成阶段划分不准确、影响监控精度,且......
针对动态主元分析方法中残差自相关性降低过程故障检测率问题,提出基于动态主元分析残差互异度的故障检测与诊断方法.首先,应用动......
在钢铁冶金、石油炼制、化工、电力、热能等高成本费用、高安全等级的工业过程,随着人们对过程的高效性、产品的高质量和自动控制......
为确保生产和人身安全、提高经济效益,对生产过程进行在线监测已经成为过程控制领域一个重要研究方向。现代科技的迅速发展使得工......
随着当今社会科学技术的快速发展,现代工业生产过程中的生产设备和系统也越来越复杂。复杂生产过程的装置一旦发生故障,查找故障来......
本文提出采用考虑数据中序列相关性的动态主元分析(DPCA)方法,将主元分析(PCA)和动态主元分析(DPCA)同时应用于TE工业过程,结果表......
当神经网络用于上市公司的ST预测建模时,取得高质量的样本是相当重要的.主元分析有效的降低了样本的维数,消除了样本中各因素的相......
随着现代工业及科学技术的迅速发展，自动化生产系统规模越来越大，各部件紧密联系，互相耦合。因此当某一部件发生故障时，系统的其他部分......
财务困境已成为一个世界问题,因为它会极大地影响投资者、信贷者以及银行官员的财务决策,审计人员也需要通过财务困境的判别和预测......
动态主元分析(DPCA)的动态特性和多尺度主元分析(MSPCA)的多尺度特性都在多变量过程监视中得到了较好的运用,但目前还没有一种既能......
针对工业过程时变的特点，基于自适应滑动窗的主元分析算法由于能依据采集数据时时更新模型，因此能有效提高建模精度和诊断准确度。但......
选取其关键部件—喷口加力调节器作为故障诊断研究对象,提出了一种基于动态主元分析（DPCA）和广义回归神经网络（GRNN）相结合的喷口加力......
针对PCA-神经网络预测方法解决预测问题时,忽视数据自相关性而造成的预测结果难以满足实际工程要求精度的研究现状,建立了预测数据......
为了实现数据驱动技术在工业中的实际应用,开发了以蒸馏塔作为被控对象的半实物仿真系统,将数据驱动方法应用到流程工业半实物仿真......
为了对航空发动机进行高效地故障诊断,确保飞机的飞行安全,提出了一种基于动态主元分析和改进支持向量机的航空发动机智能故障诊断......
为了利用同一设备的多源特征信息提高故障诊断的准确性,提出了一种基于动态主元分析法(DPCA)和改进证据理论的融合式故障诊断方法.......
基于最小方差的性能评价通常存在需预知过程模型结构、计算繁杂、难于拓展至多变量系统及最小方差控制可达性弱等问题，提出了一种基......
主元分析(PCA)已广泛应用于监视多变量过程,但PCA不能有效地监视动态多变量过程.动态主元分析(DPCA)是一种将静态PCA推广应用到监......
针对时序相关观测数据，提出了一种动态主元分析过程。仿真计算结果表明，过程观测数据的动态主元分析可看作是扰动“驱动”信号的提取......
针对工业过程的动态和多模态特性,提出一种基于局部近邻标准化(LNS)和动态主元分析(DPCA)相结合的故障检测方法(LNS-DPCA)。首先,......
工业流化床乙烯气相聚合反应是一个复杂的生产过程,具有高维、非线性、动态性和强噪声特点,质量变量难以直接测量。为解决关键质量......
辊道窑是建筑陶瓷生产的核心设备,也是生产过程中主要的耗能设备,其运行状况将直接影响产品质量和能源使用效率。一旦辊道窑在生产......
引言工业流化床反应器的结块现象是此类生产装置在运行过程中的主要故障之一,直接影响到装置能否长期稳定运行[1].......
在水泥生产过程中,为了应对分解炉结构的复杂性和影响出口温度变量的多样性,提出一种动态主元分析(Dynamic Principal Component A......
为了对钢筋混凝土出现的实际损伤状态进行修复,提出了一种钢筋混凝土墩柱实际损伤状态预测技术。首先通过动态主元分析法构建动态......
针对时序相关观测数据 ,提出了一种动态主元分析过程 .仿真计算结果表明 ,过程观测数据的动态主元分析可看作是扰动“驱动”信号的......
传统动态主元分析(DPCA)进行工业过程故障预警时,对所有变量选择相同时间间隔。为克服DPCA中没有考虑到变量延迟、动态变化速度不......
主元分析(Principal Component Analysis,PCA)已广泛应用于复杂工业过程的运行状态监控.然而,传统的PCA方法仅构造了生产过程的静......
针对飞机发动机异常状态识别精度差、效率低和易误诊漏诊等问题,提出了一种基于动态主元分析（dynamic principal component analysi......
随着我国经济的飞速发展,经济领域中的复杂性、不确定性日益凸显,上市公司由于财务风险处理不当陷入财务困境的情况越来越多。上市......
空分过程异常工况的在线诊断对于保证空分产品质量、降低"氮塞"等故障的发生率和减小故障损失有着重要的实用价值。主元分析(PCA)......
文章将动态主元分析(Dynamic Principal Component Analysis,DPCA)和稀疏主元分析(Sparse Principal Component Analysis,SPCA)两......
