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多模型MPCA方法在多变量间歇过程故障监测与诊断中的应用
Multi-model MPCA with Applications in the Monitoring and Fault Diagnosis of Multivariable Control System
【摘要】 多向主元分析 (MPCA)是应用于间歇生产过程故障监测与诊断中的一种较为有效的方法 ,但由于其自身的线性化特点 ,使之在复杂的非线性动态系统处理中显得力不从心 .针对普通MPCA方法的优缺点提出一种多模型结构的MPCA方法 ,讨论了该方法的模型结构以及现场故障监测与诊断的分析过程 .多模型结构的MPCA方法通过分点差分的方式 ,关联了同一间歇过程中不同测量时刻变量值的关系 ,并且在间歇过程故障监测与诊断中比普通MPCA更具精确性和实时性
【Abstract】 Multiway Principal Component Analysis (MPCA) is an effective method for batch process monitoring and fault diagnosis, but it could not monitor the nonlinear and dynamic system efficiently. A Multi-model MPCA is developed in this paper, the model structure of this method and application on batch process monitoring and fault diagnosis is discussed.
【关键词】 多向主元分析；
多模型结构；
间歇生产；
故障诊断；
过程控制；
【Key words】 MPCA； Multi-model MPCA； Batch Process Performance； Fault diagnosis； Process Monitoring；
【Key words】 MPCA； Multi-model MPCA； Batch Process Performance； Fault diagnosis； Process Monitoring；
【基金】 国家“8 6 3”CIMS主题研究项目 (86 3 5 11 92 0 0 11)资助课题
- 【文献出处】 江南大学学报 ,Journal of Southern Yangtze University , 编辑部邮箱 ,2002年02期
- 【分类号】TP277
- 【被引频次】19
- 【下载频次】230