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摘 要:本发明公开一种基于缺失变量PCA模型的工业过程监测方法,旨在将缺失变量处理方法用于在线估计主成分信息,从而实现对估计误差实施监测的目的。首先,本发明方法通过逐一假设各测量变量数据缺失后估计出主成分。然后,以主成分的估计误差以及PCA模型的误差估计值作为被监测对象实施在线过程监测。虽然,正常工况下的采样数据不一定满足高斯分布假设,但估计误差一般来讲是服从高斯分布的。从这点上看,本发明方法虽然是基于PCA算法的,但是它不需要假设训练数据服从或近似服从高斯分布,这在一定程度了扩大了传统基于PCA的过程监测方法的适用范围。此外,本发明方法由于采用多个故障检测模型,它还发挥了多模型泛化能力强的优势。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710446396.6 | 专利名称: | 一种基于缺失变量PCA模型的工业过程监测方法 |
申请日: | 2017-06-02 | 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 C P 港口搜索 |
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 |