杨武
- 作品数：6 被引量：5H指数：2
- 供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
- 发文基金：甘肃省自然科学基金甘肃省教育厅研究生导师科研项目中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：化学工程自动化与计算机技术理学更多>>
- 可变窗自适应核主元分析的化工过程故障诊断算法
- 针对核主元分析法(KPCA)处理非线性时变化工过程故障诊断易产生误报的问题,提出一种基于可变窗技术的快速自适应核主元分析(AKPCA)故障诊断算法.该算法在过程监控中当大量的数据块来临时,分别对KPCA模型进行迭代更新和...
- 赵小强杨武薛永飞
- 关键词：化工过程故障诊断自适应控制
- 文献传递
- 可变窗自适应核主元分析的化工过程故障诊断算法
- 针对核主元分析法(KPCA)处理非线性时变化工过程故障诊断易产生误报的问题,提出一种基于可变窗技术的快速自适应核主元分析(AKPCA)故障诊断算法.该算法在过程监控中当大量的数据块来临时,分别对KPCA模型进行迭代更新和...
- 赵小强杨武薛永飞
- 关键词：故障诊断核主元分析酮苯脱蜡
- 文献传递
- 基于改进核主元分析的化工过程故障诊断研究
- 随着化工过程规模的不断扩大和流程复杂性的日益提高，有效的故障诊断是保证生产安全、提高产品质量和经济效益的关键。对于复杂的化工过程来说，通常具有规模大、复杂性高、变量多的特点，当采用基于模型的方法和基于知识的方法时，准确详...
- 杨武
- 关键词：化工过程故障诊断核主元分析最小二乘支持向量机数据驱动
- 基于KPCA与LS-SVM的化工过程故障诊断算法研究被引量：1
- 2012年
- 针对核主元分析方法(KPCA)在复杂化工在线监控过程中初始故障源难以辨识的问题,该文提出了一种基于核主元分析和最小二乘支持向量机的集成故障诊断方法。该方法首先运用KPCA对数据进行预处理,在特征空间构建T2和SPE来检测故障的发生,然后计算样本的非线性主元得分向量,将其作为最小二乘支持向量机的输入值,通过最小二乘支持向量机的分类进行故障类型的识别。将上述故障诊断方法应用到Tennessee Eastman(TE)化工过程,多种故障模式下的仿真结果表明,该方法不但能有效地辨识故障,而且提高了故障检测和故障诊断的速度。
- 解庆杨武赵小强
- 关键词：化工过程故障诊断核主元分析最小二乘支持向量机
- 基于RVM的改进KPCA化工过程故障诊断算法研究
- 由核主元分析法(KPCA)与支持向量机(SVM)相结合形成的KPCA—SVM算法在复杂化工在线监控过程中需要较多相关向量进行故障诊断,从而导致诊断时间过长,诊断效率不高。针对这一问题,本文提出了一种基于核主元分析与关联向...
- 赵小强薛永飞杨武
- 关键词：故障检测故障辨识TE过程
- 文献传递
- 可变窗自适应核主元分析的化工过程故障诊断算法被引量：3
- 2013年
- 针对核主元分析法(KPCA)处理非线性时变化工过程故障诊断易产生误报的问题,提出一种基于可变窗技术的快速自适应核主元分析(AKPCA)故障诊断算法.该算法在过程监控中当大量的数据块来临时,分别对KPCA模型进行迭代更新和复旧处理,通过计算SPE和T2统计量来调节滑动窗的尺寸,从而实现KPCA模型的进一步更新,克服了传统的自适应KPCA方法只能够处理某个时刻的一个观察点数据的缺点,能够有效地排除异常样本影响,从而提高时变过程性能检测的准确性.将该方法应用于酮苯脱蜡过程的监控中.与KPCA、滑动窗KPCA(MWKP-CA)的监测性能进行比较,仿真结果表明该方法能够很好地降低过程故障的误报率,对非线性时变的化工过程具有更可靠的检测性能.
- 赵小强杨武薛永飞
- 关键词：故障诊断核主元分析酮苯脱蜡
