刘世成
- 作品数：4 被引量：23H指数：2
- 供职机构：浙江大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金德国洪堡基金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程更多>>
- 青霉素生产过程的在线统计监测与产品质量控制被引量：9
- 2006年
- 将多向偏最小二乘(MPLS)方法应用于青霉素间歇生产过程的建模与故障诊断中。从青霉素反应过程的特点来看,数据具有多维性,应用传统的偏最小二乘方法会使过程的统计建模与故障诊断难以实现。MPLS可对间歇过程的多维数据沿变量方向进行分割,使得多批量的数据可以在过程的各操作阶段建立相应的PLS模型,从而完成对该反应过程的实时监视与故障诊断。运用T2统计、Q统计方法,结合贡献图对过程进行了仿真分析,从理论分析和仿真实验结果的一致性,证明了该方法在青霉素生产过程的故障检测与诊断方面是可行的。
- 刘世成王海清李平
- 关键词：故障诊断贡献图
- 特征空间递归更新的ICA算法及发酵过程监测应用被引量：1
- 2008年
- 及时更新监测模型以适应过程的时变特性,对准确检测出化工过程异常和设备故障具有重要意义。针对普通独立元分析(ICA)算法在更新计算监测模型时计算复杂度高、效率低的缺点,提出了一种基于特征空间递归更新的在线独立元分析(RUFS-ICA)算法。将算法应用于青霉素发酵过程的在线建模与监测中,与普通ICA方法相比,仿真统计结果表明,平均误警率降低至1.67%,基本克服了漏报现象;与其他在线更新算法相比,复杂度明显降低,计算时间减少54.1%,节省了存储量。
- 刘世成高彦臣王海清李平
- 关键词：独立元分析青霉素发酵过程
- 基于多向核主元分析的青霉素生产过程在线监测被引量：13
- 2007年
- 基于传统主元分析(PCA)方法的过程监测算法假定过程是线性的,对于具有强非线性的生产过程,应用其进行在线监测出现误报率过高的现象.为此提出了一种多向核主元分析(MKPCA)算法用于间歇过程的建模与在线监测.利用PenSim2.0软件将青霉素间歇生产过程的三向数据按批次方向展开为二向数据并进行标准化,采用MKPCA算法建立过程模型并用于过程的在线监测,计算T2、SPE统计量及相应的控制限.仿真结果表明,与传统PCA算法相比,MKPCA算法具有更好的监测性能,不仅大大降低了正常运行过程的误报率,而且能够较早地检测出过程中存在的底物流加速率与搅拌功率故障.MKPCA可以有效处理间歇过程批次间存在的非线性属性,获取过程变量间的非线性关系.
- 刘世成王海清李平
- 关键词：主元分析核主元分析在线监测故障检测
- 基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析算法
- 2009年
- 针对传统主元分析(PCA)算法仅适用于定常系统监测的不足,提出了一种基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析(RPCA)算法以适应实际工业过程的时变特性.RPCA算法首先对初始化样本协方差矩阵进行特征值分解,得到特征向量矩阵与特征值矩阵;然后在各时刻采用秩-1矩阵摄动算法对这两个矩阵递归更新并对其各向量与各元素排序,同时以累计方差百分比(CPV)为标准选取主元数目,从而显著降低了运算复杂度,节省了存储量.青霉素间歇发酵过程在线监测的仿真结果表明,RPCA算法大大降低了系统的误警率,并及时监测出过程中存在的故障.
- 刘世成王海清李平
- 关键词：主元分析在线监测
