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摘 要:本发明公开一种基于误差主元分析模型的工业过程监测方法,该方法旨在将将原始数据转换成服从或近似服从高斯分布的误差信息,然后对该误差实施监测从而避免因非高斯数据造成的种种不便。具体来讲,本发明方法首先逐一假设过程对象中每个变量的测量数据缺失;其次,根据主元分析(PCA)模型中处理缺失数据的技巧推测出相应缺失变量的估计值;最后,利用假设的缺失数据实测值与估计值之间的误差作为被监测对象,再次建立基于PCA的故障检测模型实施在线故障检测。与传统方法相比,本发明方法不拘泥于原始数据是否满足于高斯分布假设,能较大幅度改善传统PCA方法的故障监测性能,是一种更为优选的过程监测方法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201711456606.6 | 专利名称: | 一种基于误差主元分析模型的工业过程监测方法 |
申请日: | 2017-12-15 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05B19/418搜分类 过程搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |