| 基于KPCA的半定量SDG过程故障诊断方法应用研究 |
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| 引用本文： | 徐圆,周子茜,嵇智源.基于KPCA的半定量SDG过程故障诊断方法应用研究[J].计算机与应用化学,2015(2):169-174. |
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| 作者姓名： | 徐圆 周子茜 嵇智源 |
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| 作者单位： | 1. 北京化工大学，信息科学与技术学院，北京，100029
2. 科技部高技术研究发展中心，北京，100044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，北京市自然科学基金资助项目，北京市优秀人才培养资助(D类)，北京高等学校“青年英才计划”，中央高校基本科研业务费项 |
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| 摘 要： | 近年来,过程工业安全事故频发,这使得加强生产过程安全保障变得迫在眉睫,而对于过程故障的监测、诊断是有效规避故障产生严重后果的一个有效方法。本文提出了一种基于核主成分分析(KPCA)的半定量符号有向图(SDG)故障诊断方法。此方法运用KPCA对过程进行异常检测,当找到异常过程变量后,通过引入相对偏移率和分类诊断对传统SDG进行改进,从而得到故障的完整传播路径,为故障诊断以及后续的故障处理提供了有效的指导。通过在TE过程中的仿真验证,结果表明,本方法诊断效率高,精确度高,为保证生产安全运行,提高产品质量提供了新途径。
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| 关 键 词： | 核主成分分析 符号有向图 TE模型 故障诊断 |
Application research on KPCA-based semi-quantitative SDG process fault diagnosis method |
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| Xu Yuan,Zhou Ziqian,Ji Zhiyuan.Application research on KPCA-based semi-quantitative SDG process fault diagnosis method[J].Computers and Applied Chemistry,2015(2):169-174. |
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| Authors: | Xu Yuan Zhou Ziqian Ji Zhiyuan |
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| Affiliation: | Xu Yuan;Zhou Ziqian;Ji Zhiyuan;College of Information Science & Technology,Beijing University of Chemical Technology;High Technology Research and Development Center,Ministry of Science and Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | kernel principal component analysis signed directed graph TE model fault diagnosis |
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