期刊文献+

基于可变多元统计模型的故障诊断方法 被引量:3

The Approach of Fault Diagnosis Based on Variable Multivariate Statistical Model
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 在间歇反应过程中 ,由于各批次多元轨迹时间长度不同 ,无法使用固定多方向主元分析(MPCA)模型对过程中新批次数据进行故障诊断 ;因此 ,提出了用递推式动态时间错位 (DTW )算法 ,对每一个新批次的情况自适应地确定该批次的MPCA模型 ,仿真结果证明该方法有效。 Due to the difference in time lengths of multivariate trajectories in the batch process, it is difficult to diagnose the fault of the new batch based on the fixed MPCA model. The approach of adaptive MPCA to the new batch with the recursive Dynamic Time Warping algorithm is presented, and the simulation results prove the effectiveness of the approach.
出处 《上海海运学院学报》 北大核心 2001年第3期51-55,共5页 Journal of Shanghai Maritime University
关键词 间歇过程 动态时间错位 多向主元分析 多元统计过程控制 故障诊断 方法 可变多元统计模型 batch process, dynamic time warping, multiway principal component analysis, multivariate statistical process control, fault diagnosis
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献5

  • 1[1]Myers C, et al. Performance Tradeoffs in Dynamic Time Warping Algorithms for Isolated Word Recognition. IEEE Trans. on Acoustics, speech and Signal Processing ,ASSP1984,32(2): 263
  • 2[2]Nomikos P, J F MacGregor. Monitoring Batch Processes Using Multiway Principal Component Analysis. AIChE J. 1994, 40,1361
  • 3[3]Lakshminarayanan S, et al. Monitoring Batch Processes using Multivariate Statistical Tools: Extensions and Practical Issues.IFAC Triennial World Congress, San Francisco, 1996
  • 4[4]Athanassios Kassidas, et al. Synchronization of Batch Trajectories Using Dynamic Time Warping. AIChE J. 1998,44,864
  • 5[5]Sakoe H, S. Chiba. Dynamic Programming Algorithm Optimization for Spoken Word Recognition, IEEE Trans. On Acoustics,Speech and Signal Process. ASSP1978,26(1) ,43

共引文献4

同被引文献17

引证文献3

二级引证文献19

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部