[发明专利]一种具有持续学习能力改进PCA的多工况过程监测方法有效
| 申请号： | 202010464703.5 | 申请日： | 2020-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN111752147B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 周东华;张景欣;陈茂银;徐晓滨;纪洪泉;高明 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04;G06F17/15;G06F17/16 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 肖峰 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种具有持续学习能力改进PCA的多工况过程监测方法，涉及工业监测和故障诊断领域。该方法包括：依次采集工业系统正常工况下的过程数据构成训练集；利用主成分分析对初始工况进行训练，计算初始投影矩阵；根据弹性权重巩固方法和主成分分析原理，构造优化函数，对后续工况进行训练，得到最优投影矩阵；构建监测统计量并计算阈值；采集系统实时工况下的过程数据作为测试样本，利用当前训练模型计算该样本的统计量，并与阈值比较，判断是否有故障发生。本发明方法结合系统原理和先验知识确定权重矩阵，提高方法的可解释性，算法简单，计算量小，易于实现，可广泛应用于化工、加工制造、大型火力发电厂等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 具有 持续 学习 能力 改进 pca 工况 过程 监测 方法 | ||
【主权项】：
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