[发明专利]一种非线性过程监控方法在审
| 申请号： | 201710552649.8 | 申请日： | 2017-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN107168270A | 公开（公告）日： | 2017-09-15 |
| 发明（设计）人： | 肖应旺;陈呈国;姚美银;张绪红;刘军;李丽 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范学院 |
| 主分类号： | G05B19/418 | 分类号： | G05B19/418 |
| 代理公司： | 广州天河恒华智信专利代理事务所(普通合伙)44299 | 代理人： | 陈明月 |
| 地址： | 510665 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种非线性过程监控方法，用于工业生产过程监控。本发明采用Fisher判别函数的思想构建优化核函数参数的目标函数，利用粒子群优化算法寻求目标函数最优解作为核函数的最优核参数，采用核函数主元分析的方法确定导致过程监控故障的原因，解决过程监控非线性的数据处理，降低过程监控变量的维度，提高过程监控的效率和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 非线性 过程 监控 方法 | ||
【主权项】：
一种非线性过程监控方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)布置探测器获取粒子群样本数据，样本数据通过核函数的内积运算形成一种非线性映射，再通过这一非线性映射将原空间的非线性数据转换成特征空间的线性数据；(2)计算特征空间的类间平方和以及类内离散度，根据Fisher判别准则建立关于核函数参数优化的粒子群优化模型的适应度函数；(3)初始化粒子群参数，计算适应度函数初始适应值，通过粒子群优化算法迭代求取最优解；(4)最优解作为核函数的最优核参数，确定特征空间的特征值和特征向量，根据累积贡献率确定导致故障的特征值对应的主元，优化调整原样本空间的主元个数。
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