郭涛
- 作品数：7 被引量：0H指数：0
- 供职机构：华东理工大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种基于全局和局部特征提取的质量相关故障检测方法
- 本发明公开尤其涉及一种基于全局和局部特征提取的质量相关故障检测方法，并在此基础上建立了质量相关故障检测模型。具体来讲，首先，为了提取工艺变量的全局‑局部结构信息，本发明提出了一种全局和局部特征提取方法。然后，基于典型相关...
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- 一种基于MCF-OCCA的质量相关故障检测方法
- 本发明公开尤其涉及一种基于MCF‑OCCA的质量相关故障检测方法，并在此基础上建立了质量相关的故障检测模型。具体来讲，首先，为了衡量过程变量对质量变量的影响，本发明提出了一种基于互信息和典型相关分析的特征选择方法，计算过...
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- 基于双子空间并行回归的化工过程质量相关故障检测方法
- 2023年
- 邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)是一种常用的无监督学习方法,在故障检测领域得到了广泛应用。由于NPE提取的数据特征无法解释输入数据和输出数据之间的关系,因此在化工过程质量相关故障检测方面存在局限性。另外,NPE在提取数据流形结构时忽略了动态信息的表征。为了解决上述问题,基于NPE和慢特征分析(slow feature analysis,SFA)算法提出了一种名为双子空间并行回归(twin-space parallel regression,TSPR)的质量相关故障检测方法,该方法能够同时提取数据的流形特征和变化速度信息。首先,通过基于互信息的策略将原始过程空间分为序列相关子空间和序列无关子空间,以应对变量在时间序列相关性的差异。其次,在两个子空间中分别应用提出的邻域保持-慢特征嵌入算法(neighborhood preserving-slow feature embedding regression,NP-SFE)和NPE算法提取数据的有效结构特征,并同时用最小二乘回归在两个特征子空间中构建过程变量与质量变量的回归关系。随后,通过对回归系数的协方差矩阵分解,得到质量相关子空间和质量无关子空间,进而在相应子空间建立统计量并估计其控制限。最后,将所提方法在典型案例上进行测试验证,以说明所提方法的有效性和合理性。
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- 关键词：故障检测
- 一种基于全局和局部特征提取的质量相关故障检测方法
- 本发明公开尤其涉及一种基于全局和局部特征提取的质量相关故障检测方法，并在此基础上建立了质量相关故障检测模型。具体来讲，首先，为了提取工艺变量的全局‑局部结构信息，本发明提出了一种全局和局部特征提取方法。然后，基于典型相关...
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- 一种基于邻域保持嵌入回归的质量相关故障检测方法
- 本发明公开尤其涉及一种基于邻域保持嵌入回归算法的质量相关故障检测算法，并在此基础上建立了质量相关故障检测模型。首先，基于邻域保持嵌入算法提取出数据的有效流形特征信息。然后，为了表征过程变量对质量变量的变化趋势，本发明在基...
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- 一种基于邻域保持嵌入回归的质量相关故障检测方法
- 本发明公开尤其涉及一种基于邻域保持嵌入回归算法的质量相关故障检测算法，并在此基础上建立了质量相关故障检测模型。首先，基于邻域保持嵌入算法提取出数据的有效流形特征信息。然后，为了表征过程变量对质量变量的变化趋势，本发明在基...
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