基于核函数PCA的非线性过程实时监控方法

为了克服基于主元分析的过程监控方法非线性处理能力弱的缺点和降低基于非线性主元分析的过程监控方法的计算复杂度,提出了将核函数PCA监控方法用于复杂工业过程实时监控系统的开发研究,并讨论了核函数参数选择对系统性能的影响。核函数PCA能有效地提取过程变量的非线性关系,而且计算复杂度低,便于在线实施。仿真结果表明该方法是一种有前途的复杂过程非线性实时监控技术。     

Nonlinear Statistical Process Monitoring and Fault Detection Using Kernel ICA

A novel nonlinear process monitoring and fault detection method based on kernel independent component analysis (ICA) is proposed. The kernel ICA method is a two-phase algorithm: whitened kernel principal component (KPCA) plus ICA. KPCA spheres data and makes the data structure become as linearly separable as possible by virtue of an implicit nonlinear mapping determined by kernel. ICA seeks the projection directions in the KPCA whitened space, making the distribution of the projected data as non-gaussian as possible. The application to the fluid catalytic cracking unit (FCCU) simulated process indicates that the proposed process monitoring method based on kernel ICA can effectively capture the nonlinear relationship in process variables. Its performance significantly outperforms monitoring method based on ICA or KPCA.     

主元分析及数据重构在过程监控中的应用

利用主元分析方法，通过矩阵运算、降低维数以提取过程变量的主要特征，实现对工艺数据的压缩，既可解决过程变量间的相关问题，同时还有清除测量噪声的效果．化工吸附分离过程监控的应用实例表明，主要过程变量可由15个缩减为6个，累积解释程度为98%．     

Application of Kernel Independent Component Analysis for Multivariate Statistical Process Monitoring

In this research,a new fault detection method based on kernel independent component analysis (kernel ICA) is developed.Kernel ICA is an improvement of independent component analysis (ICA),and is different from kernel principal component analysis (KPCA) proposed for nonlinear process monitoring.The basic idea of our approach is to use the kernel ICA to extract independent components efficiently and to combine the selected essential independent components with process monitoring techniques.I2 (the sum of the ...     

Nonlinear Principal Component Analysis Using Strong Tracking Filter

The paper analyzes the problem of blind source separation (BSS) based on the nonlinear principal component analysis (NPCA) criterion. An adaptive strong tracking filter (STF) based algorithm was devel- oped, which is immune to system model mismatches. Simulations demonstrate that the algorithm converges quickly and has satisfactory steady-state accuracy. The Kalman filtering algorithm and the recursive least- squares type algorithm are shown to be special cases of the STF algorithm. Since the forgetting factor is adaptively updated by adjustment of the Kalman gain, the STF scheme provides more powerful tracking ca- pability than the Kalman filtering algorithm and recursive least-squares algorithm.     

一种非线性主元分析方法在TE过程中的仿真研究

主元分析方法是一种线性的统计方法,对一些线性的问题能给出非常好的监控效果,但大多数工程实际问题都是非线性的,在非线性的问题中用线性的方法有时候会产生适得其反的结果。该文结合了主元分析和神经网络来处理非线性的问题,仿真表明:这种方法能有效地处理一些非线性的问题。     

函数性数据分析中的主成分分析

通过对比多元统计分析方法与函数性数据分析方法,分析函数性主成分分析的原理、方法,并在此基础上通过实例来说明函数性数据分析的应用,其中的数据分析结果使用MATLAB软件编程所得.     

面板数据的主成分分析及其应用

主要用多元统计中的主成分分析方法,将各地区生产效率层次进行分类,验证聚类分析结果的同时指出影响我国工业企业生产效率的主要原因。     

基于多元统计分析的故障检测方法

作为数据驱动故障检测方法中的重要分支,基于多元统计分析的故障检测方法主要包括主元分析、偏最小二乘、独立元素分析和费舍尔判别分析.本文回顾了上述几种方法,包括数据模型、故障检测的原理及方法优劣.仿真实验说明了几种方法的特性及其故障检测的效果,并探讨了基于数据故障检测方法中的一些问题.     

基于主成分分析的磨矿旋流器机理模型

针对我国以螺旋分级机为1段分级设备的两级磨矿流程,进行了磨矿过程旋流器机理模型的研究.首先,分析了磨矿过程,并结合主成分分析方法确定对系统运行起主要作用的变量用于建模.然后,建立磨矿旋流器机理模型,采用规则推理确定模型参数.最后,应用某选矿厂磨矿分级生产数据设计并进行仿真实验.结果表明,该模型对旋流器溢流粒度分布的仿真与实测结果的动态特性相符.解决了磨矿旋流器运行过程模拟问题,为磨矿分级优化控制研究提供了合适的动态模型.     

Combination Method of Principal Component Analysis and Support Vector Machine for On-line Process Monitoring and Fault Diagnosis

IntroductionOn-line process monitoring and fault diagnosis are keyfactor to ensure product quality and operation safety .Inlastdecade research, the approach of fault detection anddiagnosis could be classified into three categories[1 ,2]:methods based on causal models , methods based onknowledge and methods based on multivariate statistics .Forthe model method ,it is difficult toidentify model parametersand esti mate model states , especially for complex chemicalprocess ; whereas for knowledge …     

鲁棒主元分析和稀疏表示方法在模拟电路错误检测中的应用

模拟电路错误检测问题,即重点是检测出模拟电路芯片存在错误后确定错误元件或参数的问题,对于进一步明确错误产生原因,在设计或制造中加以改进,有重要的意义.经典做法是通过预先设置错误,并仿真得到其对应的响应数据,构造"错误字典",然后将测试信号与错误字典进行比对,识别其属于哪一类错误类型.本文提出一种基于数据稀疏表示方法来进行错误类型识别的新方法,它计算属于不同错误类型的数据在所有类型的数据构成的空间中的展开向量,根据得到的稀疏向量来判断其所属错误类型.对于稀疏表示方法无法进行准确分类识别的情况,采用SVM作为二级分类器进行修正.存在某些错误类型,其响应数据构成的空间之间线性相关性较强,对于稀疏表示后属于其中之一类型的数据,采用传统的SVM方法来加以辅助分类.在两个实验例子中,与SVM,Ada Boost以及没有加SVM辅助分类的单纯稀疏表示方法相比较,本文方法有更高的错误类型识别正确率.     

基于非线性主成分分析的综合国力评价模型研究

如何构建一种定量的综合国力评价模型具有重要意义。当前评价综合国力的方法不多,一般方法易受主观因素影响。本文给出非线性主成分分析综合评价方法,有较好的稳定性和可靠性。利用该方法,本文对世界主要国家的综合实力进行了评价。     

一种综合的供应商评价方法

针对供应链管理中供应商选择问题(VSP),尝试将综合AHP(层次分析法)、PCA(主成分分析)和DEA(数据包络法)3种方法应用在供应商评价中,避免传统的单个方法或2个方法的综合使用中各种方法本身的缺陷,尤其是解决由评价准则的相关性带来的重复评价和权值给定的客观性的问题.通过实例分析说明,与带偏好约束的AHP和DEA综合方法的评价结果进行了对比,AHP,PCA和DEA三者综合评价法能够有效降低评价的复杂程度,减少数据的冗余,可更加真实有效地反应供应商得分的实际情况,避免由于评价准则之间的相互关系所带来的重复评价问题.     

焊接质量控制的主成分分析人工神经网络

介绍了主成分分析方法及人工神经网络技术在相关因素分析和质量控制的建模与估计中的应用．以大电流MAG焊熔宽控制为例，通过对6个焊接过程参数进行主成分分析，提取出影响熔宽的4个主要因素，讨论了提取的主成分与原始过程参数间的关系．以主成分得分作为新的训练样本集，送入神经网络进行计算．结果表明，基于主成分分析的神经网络无论在收敛速度，还是在训练精度上，都远远优于基本BP神经网络．     

基于核主元分析和局部保持投影的手背静脉识别

为了保持手背静脉空间的局部结构,运用局部保持投影（LPP）方法进行手背静脉识别.但是对于小样本图像识别,LPP中的特征方程矩阵通常存在奇异性.为了解决这个问题,提出首先利用核主元分析（KPCA）降低手背静脉空间的维数,再对低维图像应用LPP提取局部特征.对已有手背静脉图像库进行测试,实验结果表明,与传统的PCA和PCA＋LPP相比,该方法大大提高了系统的识别率,而且特征提取时间为2.6 s,满足实时系统的要求.     

多元统计过程控制方法的平方预测误差分析

作为多元统计过程控制方法中的常用统计量,平方预测误差（ Ｓ Ｐ Ｅ）的变化规律有待深入研究。介绍了主元分析建模方法,推导了 Ｓ Ｐ Ｅ均值公式,分析了 Ｓ Ｐ Ｅ均值和过程变量均值向量、协方差矩阵之间的解析关系,用来自 ３ 阶液位系统的仿真数据验证了分析的结果。给出了 Ｓ Ｐ Ｅ随过程变量均值向量、协方差矩阵变化而变化的若干规律,说明了这些规律在生产过程监控应用中的意义。     

主成份分析和交叉相关的红移测量

提出了一种新的红移测量方法.首先进行谱线提取,并利用谱线信息确定红移候选;然后,根据红移候选对目标光谱和模板光谱进行交叉相关计算,最大相关值对应的红移候选为目标光谱的红移.采用的静止模板是利用主成份分析构造的.与已有的基于交叉相关的方法相比,本文方法可测量的红移范围大,受谱线提取效果的影响较小.实验结果表明:该方法优于基于谱线匹配的方法,正确率达到95%以上.     

多变量统计过程控制在浮选生产过程中的应用

针对浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种用于阳离子浮选过程的多变量统计过程控制药剂流量方法,使系统具备一定的自学习和自组织的能力。仿真研究和现场运行试验表明,提出的控制方法能够满足浮选过程控制的要求。     

主成分分析的一个黎曼几何随机算法

一个典型的求解主成分问题的方法是Oja-Sanger算法，但其不能保证迭代矩阵列的单位列正交性，实际计算时矩阵列甚至是无界的．将主成分问题等价变换为Stiefel流形上的一个二次优化问题，采用黎曼几何算法思想，获得求解主成分分析(PCA)的一个黎曼几何随机算法(自适应算法)．该方法可确保迭代矩阵列的单位列正交性．数值模拟结果表明，本文算法优于Oja-Sanger算法．