| 一种基于多尺度分析的多变量统计过程监测方法 |
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| 引用本文： | 刘育明,梁军,胡斌,叶鲁彬,石向荣.一种基于多尺度分析的多变量统计过程监测方法[J].化工学报,2009,60(4):952-958. |
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| 作者姓名： | 刘育明 梁军 胡斌 叶鲁彬 石向荣 |
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| 作者单位： | 浙江大学工业控制研究所，工业控制技术国家重点实验室，浙江 杭州 310027 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60574047);;国家高技术研究发展计划项目(2007AA04Z168);;教育部博士点基金项目(20050335018)~~ |
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| 摘 要： | 现有的多尺度主元分析方法为监测具有多尺度特性的工业过程提供了一种有效途径，但该方法还存在以下两个问题：一是采用了重构步骤使得需要建立的监测模型数大大增加;二是采用Haar小波进行小波变换，而Haar小波不连续从而对信号特征的刻画能力比较弱，为此，本文提出了根据故障尺度特征的分布特点修改原有的多尺度主元分析的框架，去除了重构步骤并具体给出了突变故障和振荡故障的定位和跟踪方法，还提出了采用sym小波进行多尺度分析并解决了边界效应的处理和信号对齐的计算等问题，在一个标准的CSTR仿真过程中验证了所提方法的有效性。
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| 关 键 词： | 离散小波变换 多尺度分析 统计过程监测 主元分析 |
| 收稿时间： | 2008-11-17 |
| 修稿时间： | 2009-1-4
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A multivariable statistical process monitoring method based on multiscale analysis |
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| LIU Yuming,LIANG Jun,HU Bin,YE Lubin,SHI Xiangrong.A multivariable statistical process monitoring method based on multiscale analysis[J].Journal of Chemical Industry and Engineering(China),2009,60(4):952-958. |
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| Authors: | LIU Yuming LIANG Jun HU Bin YE Lubin SHI Xiangrong |
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| Affiliation: | State Key Laboratory of Industrial Control Technology;Institute of Industrial Control;Zhejiang University;Hangzhou 310027;Zhejiang;China |
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| Abstract: | The existing multiscale principal component analysis method provides an effective way to monitor industrial processes with multiscale features due to the influence of events at different time-frequency values, but there are two main shortcomings with respect to this method:a reconstruction step is needed which results in a great number of monitoring models to be constructed; and Haar wavelet is used to do a wavelet transform for multiscale analysis, but it is not continuous and therefore not good at approxi... |
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| Keywords: | discrete wavelet transform multiscale analysis statistical process monitoring principal component analysis |
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