张晓玲
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：中国石油大学（华东）信息与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学一般工业技术更多>>
- 基于MICA方法的间歇过程监控研究
- 间歇过程在现代工业生产中所占地位越来越重。为保证间歇过程安全稳定运行和产品质量的达标，对间歇过程进行实时的在线监控具有重要意义。随着在线测量仪器和计算机技术的发展，越来越多的间歇生产过程数据和产品质量数据被存储到计算机中...
- 张晓玲
- 关键词：在线监控
- 文献传递
- 基于自适应多向独立成分分析的间歇过程监控的研究被引量：2
- 2008年
- 针对间歇过程批次与批次之间,操作条件缓慢变化的特性,提出一种基于自适应多向独立成分分析(MICA)的监控算法。该方法首先用MICA法建模,然后在历史数据集中加入新的正常批次并剔除最早批次,逐渐更新模型,同时引入遗忘因子,提高对新过程特性的适应性。青霉素发酵过程的仿真结果表明,自适应MICA比MICA更准确地描述过程行为,并有效减少检测故障时的误报。
- 张晓玲田学民
- 关键词：故障检测遗忘因子
- 基于非线性多向ICA的间歇过程监控方法研究被引量：4
- 2009年
- 针对间歇过程的非线性操作特性,提出一种非线性的多向独立成分分析(MICA)方法-基于特征样本的多向核独立成分分析(FS-MKICA)。该方法首先把正常工况下的间歇过程三维数据展开成二维,对输入的二维训练样本集进行特征样本提取,然后利用核函数完成从非线性特征样本输入空间到线性高维空间的转换,在变换后的线性高维空间中用独立成分分析(ICA)法提取独立成分构建模型。FS-MKICA不仅提取了过程的非线性特性,且避免了直接对全体输入样本建模,降低了计算复杂性。将FS-MKICA用于监视青霉素发酵过程,仿真结果验证了该方法是有效的。
- 张晓玲田学民
- 关键词：非线性核函数
