文献类型：期刊文章

作　　者：郑皓[1] 熊伟丽[2,1] 徐保国[2,1] 蒋敏峰[3]

Zheng Hao Xiong Weili XU Baoguo Jiang Minfeng(School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214122, China Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry of Ministry of Education, Jiangnan University, Wuxi 214122, China Wuxi Microelectronics Institute, Wuxi 214035, China)

机构地区：[1]轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122 [2]江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122 [3]无锡微电子科研中心,江苏无锡214035

出　　处：《计算机与应用化学》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(21206053;21276111);江苏省"六大人才高峰"计划资助项目(2013-DZXX-043);中央高校基本科研业务费专项资金资助(JUSRP1509XNC)

年　　份：2017

卷　　号：34

期　　号：1

起止页码：30-34

语　　种：中文

收录情况：CAS、JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对间歇过程的在线故障诊断需要预测过程变量的未知输出问题,提出了一种数据展开和故障分类器数据选择相结合的方法。首先,对包含批次信息的三维数据进行数据展开,对间歇过程的多阶段分别建立PCA模型并进行过程的故障监测;然后,选取故障发生时刻之后的部分长度采样时刻的数据进行故障的特征提取,离线建立LSSVM的故障分类器模型;最后,通过故障分类器进行在线故障诊断,实现故障分类并确定发生了某类故障。该方法提高了间歇过程在线故障诊断的实时性和准确性,通过青霉素发酵仿真过程的应用,进一步验证所提方法的可行性和有效性。

关 键 词：间歇过程  数据展开  数据选择 故障诊断 故障分类器

分 类 号：TP301] TP206[计算机类]