基于模型多尺度间歇过程性能监控.pdfVIP

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2017-08-30 发布于安徽
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基于模型多尺度间歇过程性能监控.pdf

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　2004 年 1 月系统工程理论与实践第 1 期　文章编号:(2004) 基于模型的多尺度间歇过程性能监控郭　明, 谢　磊, 王树青 (浙江大学工业控制技术国家重点实验室, 浙江杭州 310027) 摘要: 　利用神经网络对间歇过程的非线性和动态特征进行描述, 神经网络的预测残差则利用多尺度主元分析进行建模, 将多尺度主元分析扩展用于间歇过程的监控这一方法突破了传统多向主元分析单模型、线性化的建模方式, 是一种多模型非线性建模方法它利用小波将每一残差信号分解为各个尺度上的近似部分和细节部分, 而主元分析则用于分别建立各个尺度上的统计模型通过对实际工业链霉素发酵过程数据的分析, 表明文中所提出的方法与传统的多向主元分析方法相比, 能够更早地发现故障, 获得更好的监控性能关键词: 　间歇过程; 神经网络; 主元分析; 小波分析; 链霉素发酵中图分类号: 　 277 　　　　　　　　文献标识码: 　　　　 T P A M odel Based M u ltiscale Perfo rm ance M on ito ring fo r Batch P rocesses , , GU O M ing X IE L ei W AN G Shu qing (N ational Key L ab of Industrial Contro l T echno logy, Institute of A dvanced P rocess Contro l, Zhejiang U niversity, H angzhou , 310027, Ch ina) : 　 , Abstract Batch p rocess is one of the mo st impo rtant p rocesses in chem ical industry and how to moni to r the perfo rm ance of batch p rocesses has alw ays been one of the mo st active research areas in p rocess . , ( ) contro l In th is paper neural netw o rk NN is used to describe the nonlinear and dynam ic behavio r of batch p rocesses, and the p redicted residuals of NN is modeled th rough the extension of m ultiscale p rin (