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基于自组织神经网络与核密度估计的非线性MPCA批过程监控（英文）: 2017年; 针对多向主元分析(MPCA)不能提取复杂的非线性系统变量间的非线性特性以及T2统计量置信限的确定是以主元得分呈正态分布为假设前提的情况,提出了一种基于自组织神经网络与核密度估计的非线性MPCA在线故障监测方法。该方法用自组织神经网络去提取变量间的非线性特征信息;用核概率密度函数去估计非线性主元的置信限。将该方法应用到链霉菌补料分批发酵过程的在线故障监测中,应用效果表明用非线性主元比用同样数目的线性主元能够获取更多的变量信息,并且用核密度估计置信限的方法比用参数估计的方法能更准确地对故障进行监测。; 肖应旺刘军陈贞丰; 关键词：神经网络核密度估计 MPCA 批过程

基于核特征近邻指标的批过程监视及仿真研究被引量：3: 2014年; 批次生产过程为了不断满足快速增长的市场需求,经常进行生产装置的重组、负荷大小的调整以及品种的更换等,使批次过程的采样数据呈现出非线性、非高斯、多工况等复杂特征。针对这些特征,提出在批次过程的核特征空间利用核主元的k个近邻构建故障检测统计量指标进行过程监视的方法。将批次过程正常工况的数据按批次方向展开并进行标准化。采用核方法将其投影到核特征空间,确定出核主元,组成新的建模样本数据。通过相似性原理找到每个样本的k个近邻,构建k近邻的距离平方和故障检测指标,并采用核密度估计法确定出正常工况指标的统计控制限。利用SPE统计量对核残差空间同时进行监视。通过一个半导体生产过程的仿真实验结果表明了所提方法的有效性。; 郭小萍袁杰李元; 关键词：K近邻

改进的MPCA批过程在线监测方法被引量：3: 2011年; 针对多向主元分析(MPCA)方法用于批过程在线监测时需要对新批次未反应完的数据进行预估,从而易导致误诊断,且需要建模批次的长度相等的缺陷,提出了一种基于变量展开和主元协方差随时间变化的MPCA方法。该方法按变量展开,不需要对新批次未反应完的数据进行预估,而数据之间的动态联系通过时变主元协方差得以保存,并且不需要建模批次的长度相等。将该方法应用于β-甘露聚糖酶发酵批过程实时监测中,并与MPCA、移动窗多向主元分析(MWMPCA)法相比,结果表明该方法克服了MPCA不能处理实时性的问题,避免了MPCA在线应用时预测值的误差,比传统的MPCA,MWMPCA方法更能精确描述过程的故障,准确性和实时性良好。; 肖应旺

CUIMWMPCA方法及其在批过程故障监测中的应用: 2009年; 针对传统的多向主元分析(multiway principal component analysis,MPCA)批过程监测的缺陷,提出了一种连续更新的改进移动窗多向主元分析(consecutively updated improved moving window MPCA,CUIMWMPCA)方法。该方法采用连续更新的多模型非线性结构代替传统的MPCA固定的单模型线性化结构,一旦通过改进的移动窗多向主元分析(improved moving windowMPCA,IMWMPCA)判断出某一新批次过程正常,则模型参考数据库就随之更新。在实时监测新的批过程时,只需利用已收集到的数据信息,并且在线连续地更新模型参考数据库,提高了批过程性能监测的准确性,克服了MPCA不能处理非线性过程和实时性的问题。通过采用CUIMWMPCA与移动窗多向主元分析(moving windowMPCA,MWMPCA)方法对青霉素分批补料发酵过程的实时监测,结果表明CUIMWMPCA比MWMPCA更适合于对缓慢变化的批过程进行监测,具有更可靠的监测性能。; 肖应旺; 关键词：批过程多向主元分析青霉素发酵在线监测

毕氏酵母发酵批过程的补料优化方法: 一种毕氏酵母发酵批过程的补料优化方法，属生物技术领域。在甲醇流加发酵期，首先利用基于宏观动力学模型的线性递增型补料方法使细胞比生长速率几乎匀速地达到设定值，然后利用基于宏观动力学模型的抛物线型补料方法使细胞比生长速率恒定...; 袁景淇任海涛; 文献传递

基于时段平均轨迹的多时段批过程建模及监测: 间歇过程的变量相关关系往往呈现分时段性,每个时段内过程变量的采样值涵盖了过程运行状态的时段特性信息．同时,由于各种随机扰动的影响及测量误差的存在,针对单一采样时刻的过程测量值进行建模往往不能保证足够的可靠性与稳定性,无法...; 赵春晖王福利贾明兴; 关键词：故障检测; 文献传递

基于模糊T-S模型的批过程建模与最优控制: 2007年; 基于模糊T-S模型,提出一种具有自学习能力的模糊方法用于批过程建模和最优控制.通过引入与均方误差相关的动态误差传递因子,使用改进的梯度下降法,本方法能够辨识模糊T-S预测模型.对于批过程的受限非线性最优控制,基于所辨识的预测模型,运用庞特里亚金最小值原理和平行分布补偿算法,本方法能够把一个复杂非线性系统最优控制设计问题转化为一些基于复杂T-S预测模型的局部线性系统的最优问题,从而给出一种有效和简单的模糊最优控制策略.所提方法用于一个半连续式反应器的建模和最优控制,仿真结果表明新方法是有效和准确的.; 张立权邵诚; 关键词：批过程梯度下降法最优控制

基于时段平均轨迹的多时段批过程建模及监测: 本文针对单一采样时刻的过程测量值进行建模往往不能保证足够的可靠性与稳定性，无法实时反映过程时段整体运行情况，提出了一种新的批过程建模及在线监测方法。该方法在时段划分的基础上，利用每一时段内的过程平均轨迹进行建模，针对实时...; 赵春晖王福利贾明兴; 关键词：系统仿真; 文献传递

BCLCP聚类算法及其在批过程控制中的研究: 2007年; 针对传统的K-均值、FCM和PCA等聚类算法的缺陷,提出了一种连续更新的过聚类和合并相结合的竞争学习(BCLCP)的聚类算法。该算法依据OPTOC的原则,构建原型点的动态邻接区域和动态背离区域,通过自分裂和聚合的策略,识别数据集中的天然聚类并给出聚类的数目。采用该算法对批过程中的历史数据进行分析,原型点的特征与对应的质量等级相符,有效地预测了该批次产品的质量,为后续批次的决策提供依据。; 陈树徐保国; 关键词：聚类

CSMWPCA方法及其在批过程故障诊断中的应用被引量：4: 2006年; 鉴于传统的多向主元分析(MPCA)难以保证在线状态监测和故障诊断的实时性,提出了一种基于特征子空间的滑动窗主元分析(CSMWPCA)故障监测与诊断方法。在实时故障监测与诊断时,该方法采用适当大小的滑动窗逐步更新当前子数据空间,对当前子数据空间故障的识别通过依次计算其与基底库中各故障的匹配度来进行,克服了传统的MPCA不能处理非线性过程和实时性问题,与一种新的移动窗多向主元分析(MWMPCA)方法相比,CSMWPCA方法能更有效地识别故障发生的原因。; 肖应旺徐保国; 关键词：主元分析批过程故障诊断

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