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| 基于特征空间降维的溶剂脱水分离过程监控 | |
| 作者姓名： | 杜文莉 王坤 钱锋 |
| 作者单位： | 华东理工大学 化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海 200237 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（60625302、20876044）;国家“973”重点基础研究发展规划资助项目（2009CB320603）;上海市重点学科建设资助项目（B504）;上海市青年科技启明星计划资助项目（08QA14021）. |
| 摘 要： | 针对传统化工过程中检测变量具有的非线性和非高斯性等特点,提出将改进的核主元分析（KPCA）和支持向量数据描述（SVDD）相结合的化工过程故障诊断方法.根据Mexican hat小波在提取非线性非平稳信号细微特征方面的优势,将该小波函数引入到KPCA中以增强核函数的非线性映射和抗噪能力.在映射后的特征空间中进行均值聚类分析,选择每个聚类中展现特征中心的数据,使运算复杂度明显降低,提高了监控实时性.采用SVDD描述经过聚类降维后的特征空间分布,提出新的监控指标描述过程的非高斯特性.将该方法应用在一个实际的溶剂脱水化工精馏过程中,仿真结果验证了该方法能够及时有效地检测系统产生的故障. |
| 关 键 词： | 均值聚类 Mexican hat小波 故障诊断 溶剂脱水分离 |
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