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Dynamic principal component analysis (DPCA) is an extension of conventional principal component analysis (PCA) for dealing with multivariate dynamic data serially correlated in time. Based on the fact that the measured variables in relation to chunk monitoring of the industrial fluidized-bed reactor are highly cross-correlated and auto-correlated, this paper presents a practical strategy for chunk monitoring by adopting DPCA in order to overcome the shortcomings of the conventional method. After introducing the basic principle of DPCA, both how to determine the time lagged length of data matrix and how to calculate the nonparametric control limits when the dynamic data are not subject to the assumption of independently identically distribution (IID) were discussed. An appropriate DPCA model based on the real data from a industrial fluidized-bed reactor was built, with parallel analysis and empirical reference distribution (ERD) method to select time lagged length and control limits, respectively. During data pretreatment, data smoothing was used to reduce noise and the serial correlations to some degree. The simulation test results showed the effectiveness of the DPCA based method. 相似文献
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参数未知非线性系统的神经网络自适应控制 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种以神经网络为模型的新型间接自适应控制算法,该控制算法不仅能解决一类含未知参数的离散非线性系统的跟踪控制问题,而且降低了通常该类自适应控制算法的神经网络模型的构造的复杂性,神经网络参数收敛性和闭环控制系统跟踪误差的UUB(uniformly Ultimately Bounded)也能得到保证。 相似文献
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集散网络结构的PLC控制系统在生活饮用水深度处理中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
根据饮用水处理过程的特点和对控制的要求,设计并实现了基于PLC网络结构的二级集散控制系统,对该系统的特点作了介绍. 相似文献
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大规模过程系统优化的稀疏SQP算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种适用于大规模过程系统在线优化命题的稀疏全空间 SQP算法。该算法利用解析导数构造Hessian矩阵 ,保持了系统的稀疏结构 ,并为寻优过程提供了精确的曲率信息。与传统 SQP算法相比 ,该算法的计算效率有了明显提高。对开放式方程精馏塔模型的实例计算表明 ,该算法在求解大规模过程系统优化命题时是可行和有效的。 相似文献
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针对PTA生产中浆料配制过程这一有纯滞后、大时间常数的非线性系统,进行系统的动态机理分析,与工作点附近的线性化,在此基础上设计DMC-PID串级加前馈控制方案。目前该系统在扬子石化化工厂PTA装置上已成功投运。 相似文献
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