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针对微生物制药的间歇生产过程中缓变故障难于监测的问题,提出了多向核熵成分分析(multi-way kernel entropy component analysis,MKECA)过程监测的新方法,克服了传统多向核主成分分析(multi-way kernel principal component analysis, MKPCA)方法在监控缓变故障时漏报率高的缺陷.该方法首先将3维历史数据按照本文所提的3步法进行预处理,然后通过核映射将数据从低维空间映射到高维特征空间,解决数据的非线性特性,并在高维特征空间依据核熵的大小对数据进行降维,使降维后的数据分布与原点成一定的角度,能够逼近原始间歇过程的数据分布.通过数值实例和实际工厂数据对方法进行验证.结果表明,MKECA方法具有更可靠的监控性能,能及时、准确地监测出故障,具有广阔的应用前景.
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信息与控制
ISSN： 1002-0411
Year： 2014
Issue： 4
Volume： 43
Page： 490-494
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