一种基于缺失变量PCA模型的工业过程监测方法
产权类型:专利技术
所属人:***有限公司
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发布日期:2024.03.19
产权描述

本发明公开一种基于缺失变量PCA模型的工 业过程监测方法,旨在将缺失变量处理方法用于 在线估计主成分信息,从而实现对估计误差实施 监测的目的。首先,本发明方法通过逐一假设各 测量变量数据缺失后估计出主成分。然后,以主 成分的估计误差以及PCA模型的误差估计值作为 被监测对象实施在线过程监测。虽然,正常工况 下的采样数据不一定满足高斯分布假设,但估计 误差一般来讲是服从高斯分布的。从这点上看, 本发明方法虽然是基于PCA算法的,但是它不需 要假设训练数据服从或近似服从高斯分布,这在 一定程度了扩大了传统基于PCA的过程监测方法 的适用范围。此外,本发明方法由于采用多个故 障检测模型,它还发挥了多模型泛化能力强的优 势。

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