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针对基于传统的多向主元分析(Multiway Principal Component Analysis,MPCA)方法用于间歇过程在线监控时需要对新批次未反应完的数据进行预估,从而易导致误诊断,且统计量控制限的确定是以主元得分呈正态分布为假设前提的缺陷,结合Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis,FDA)在数据分类及非参数统计方法核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)在计算概率密度函数方面的优势,提出了一种FDA-KDE的间歇过程监控方法。该方法首先利用FDA求取正常工况数据和故障数据的Fisher特征向量和判别向量,获得Fisher特征向量的相似度:然后在提出偏平均集成平方误差(Biased Mean Integrated Squared Error,BMISE)交叉验证法确定KDE的带宽从而获得相似度统计量控制限的基础上,利用已获得的数据测量值对过程进行监控,避免了基于MPCA方法对未来测量值的预估;最后采用基于Fisher判别向量权重的贡献图方法来进行故障诊断。通过对青霉素发酵间歇过程应用表明,所提出的方法比传统的MPCA方法能更及时地监测出过程异常情况,更准确地判断异常发生的原因。 相似文献
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采用VisualBasic进行多用户程序设计时如何避免在局域网内死锁的发生。 相似文献
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为了改善焦炭质量,降低配煤成本,鞍钢鲅鱼圈利用测定煤显微结构的镜质组反射率,并将其绘制成分布图的煤岩学方法监控来煤质量,建立了本企业的煤岩配煤方法,开展煤岩配煤的应用研究,有效地杜绝了复杂混煤入厂,优化了配煤结构,提高了焦炭质量。结果表明,应用该技术后鲅鱼圈焦炭的冷态性能M40、M10、热态性能CRI、CSR提高明显,分别从2011年的88.11%、6.75%、27.36%、62.20%,逐步改善到2014年的88.88%、6.26%、23.89%、66.26%,主焦煤配比从2011年的75%下降到目前的69%。 相似文献
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