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基于共同趋势模型的非平稳过程在线监控  
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【英文篇名】 Online non-stationary process monitoring by common trends model
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【作者】 林原灵; 陈前;
【英文作者】 LIN Yuanling; CHEN Qian; State Key Laboratory of Mechanics and Control of Mechanical Structures; Nanjing University of Aeronautics and Astronautics;
【作者单位】 南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室;
【文献出处】 化工学报 , CIESC Journal, 编辑部邮箱 2017年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 共同趋势模型; 过程监控; 非平稳过程; 协整检验; 过程控制; 过程系统; 系统工程;
【英文关键词】 common trends model; process monitoring; non-stationary process; cointegration testing; process control; process systems; system engineering;
【摘要】 对于非平稳过程监控,传统的基于数据平稳假设的多元统计过程控制方法是不适用的。针对上述问题,提出了一种基于共同趋势模型的非平稳过程监控方法。共同趋势模型从存在协整关系的非平稳多元变量中辨识出共同因子,将各非平稳过程变量分解成非平稳的共同趋势成分与平稳成分之和的形式。不同于现有的基于协整模型的非平稳过程监控方法,共同趋势模型能够获取各非平稳变量中的平稳成分,消除非平稳共同因子的影响并体现变量间全部的动态均衡关系。将对非平稳过程的监控变为应用共同趋势模型,分解得到各非平稳过程变量中的平稳成分,然后应用传统的多元统计方法,估计平稳成分的统计量及相应的控制限进行监测。石油蒸馏过程监控的实例研究结果表明,所提出的方法比基于协整新息变量的方法具有更可靠的监控效果。
【英文摘要】 Non-stationary process monitoring based on common trends model was proposed, because conventional multivariate statistical process control methods with stationary data assumption were inapplicable to non-stationary process monitoring. The new common trends model was capable of identifying common factors from co-integrated non-stationary multiple variables and decomposing each non-stationary process variable into summation of a non-stationary common trends component and a stationary counterpart. Contrary to ...
【基金】 江苏高校优势学科建设工程资助项目~~
【更新日期】 2017-01-26
【分类号】 TP277
【正文快照】 引言随着技术的发展,现代工业过程系统的规模日益扩大,复杂程度不断增加,系统发生故障的风险随之提高。系统发生故障,往往造成人员伤亡和巨大的经济损失。因此,必须对工业过程实时监控以确保能够及时发现并排除故障。随着传感器和计算机技术在过程监控中的广泛应用,海量的过程?

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