| 废水处理系统的动态过程监测 |
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| 作者姓名： | 刘鸿斌 陈琴 张昊 杨冲 |
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| 作者单位： | 1.南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心,江苏南京,210037;2.华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室,广东广州,510640,1.南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心,江苏南京,210037,1.南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心,江苏南京,210037,1.南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心,江苏南京,210037 |
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| 基金项目： | 南京林业大学大学生创新训练计划项目（2017NFUSPITP353）;制浆造纸工程国家重点实验室开放基金资助项目（201813）;南京林业大学高层次人才科研启动基金（163105996）。 |
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| 摘 要： | 传统多元统计方法中,独立元分析(ICA)相较于主元分析(PCA)可有效提取信息的主要特征,保留更多原始数据。针对连续化生产所带来的动态特性,提出动态独立元分析(DICA)、动态主元分析(DPCA),分别用来提升ICA和PCA的过程监测能力。结果表明,针对废水监测过程中偏移、漂移和完全失效3种传感器故障,DICA方法相较ICA的故障检测率在SPE统计量下分别提高了7. 15%、18. 58%和12. 86%,故障检测率高达88. 57%、84. 29%及82. 86%; DPCA故障检测在SPE统计量下相比于PCA也有一定提升,最高提高了28. 57%,但其故障检测率要远低于DICA,这表明DICA方法对过程故障检测有较好的效果。
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| 关 键 词： | 废水处理过程 故障检测 动态过程 动态主元分析 动态独立元分析 |
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