典型文献
基于NPE-ELM的间歇过程质量相关故障检测
文献摘要：
由于一部分间歇过程变量与质量变量并不相关,传统的质量相关故障检测方法是基于所有的过程变量来建立统计模型,所以会抑制或淹没某些有用的局部信息,降低过程监测的性能.因此,针对间歇过程广泛存在的复杂程度高、关联性强和非线性特征,提出了基于邻域保持嵌入极限学习机(NPE-ELM)的质量相关故障检测算法.首先,通过最大信息系数(MIC)将间歇过程变量划分为质量相关和无关变量;然后,基于划分的质量相关和无关子空间,分别应用NPE-ELM算法进行间歇过程故障检测;最后,数值例子和青霉素发酵过程的仿真结果,验证了所提算法的可行性.
文献关键词：
间歇过程;故障检测;质量相关;邻域保持嵌入;极限学习机
中图分类号：
作者姓名：
赵小强;张妍
作者机构：
兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050;兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室,甘肃兰州730050;兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心,甘肃兰州730050
文献出处：
引用格式：
[1]赵小强;张妍-.基于NPE-ELM的间歇过程质量相关故障检测)[J].控制工程,2022(12):2284-2292
A类：
质量相关故障
B类：
NPE,ELM,间歇过程,过程质量,不相关,故障检测方法,统计模型,淹没,局部信息,过程监测,复杂程度,非线性特征,邻域保持嵌入,极限学习机,检测算法,最大信息系数,MIC,关子,子空间,行间,例子,青霉素发酵过程
AB值：
0.268245
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