文献类型：期刊文章

作　　者：王培良[1,2] 葛志强[3] 宋执环[3]

机构地区：[1]湖州师范学院信息工程学院,湖州313000 [2]浙江大学电气自动化研究所,杭州310027 [3]浙江大学工业控制研究所,杭州310027

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(Grant 60774067);浙江省自然科学基金资助项目(Y1080871);浙江省科技计划项目(2008C31012)资助

年　　份：2009

卷　　号：30

期　　号：7

起止页码：1347-1352

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20093612289724)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用多向主元分析的间歇过程故障监测方法需假设过程数据严格服从高斯分布,而且要对监测批次的测量未知值进行预测,这在一定程度上限制了其应用范围。为此通过建立迭代的多模型序列,不仅有效地解决了测量未知值的预测问题,而且考虑了各个间歇过程时间片之间的关联信息。同时,利用独立成分分析方法提取出过程的非高斯信息,通过引入支持向量数据描述方法对独立成分进行进一步建模,实现非高斯特性下的间歇过程故障在线监测。通过一个实际的半导体制造过程的实验研究,表明提出的新方法可以更有效地处理间歇过程数据信息。

关 键 词：MPCA 非高斯 迭代多模型  ICA—SVDD  故障在线监测

分 类 号：TP277]