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本文将自动编码器(AE)特征提取方法和典型相关分析方法(CCA)有机结合,提出了一种联合驱动的质量监测模型及其质量相关的故障检测方法.首先,利用AE算法对输入样本进行无监督自动学习和重构,实现数据的特征提取和降维;其次,利用CCA算法实现特征与质量变量关联最大化,建立质量变量与特征变量的关系模型;根据监测模型的潜结构投影,构建T2统计量和SPE统计量及其相应控制限.将提出的方法用于分析带钢热连轧过程现场实际数据,结果表明,基于自动编码器-典型相关分析方法(AE-CCA)的质量监测方法能够准确的检测出故障,并且检测效果优于传统的核典型相关分析(KCCA)算法. 相似文献
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近年来,基于核主元分析与核偏最小二乘的方法经常被应用于过程监控与故障检测领域以克服工业过程的非线性.研究发现此类方法的检测性能很大程度上受核参数的影响,而目前学术界对该参数的优化方法研究较少.因此,本文以最常用的高斯核方法为例,首先总结了3类常用的核参数优化方法:二分法、基于BP神经网络的重构法和基于样本分类的重构法;其次重点分析每个方法的特点和它们之间的联系,并评估它们的性能;最后将上述方法设计成一个核参数优化系统应用于热连轧过程的故障检测中.应用结果表明,优化后的核参数能显著提高故障检测性能. 相似文献
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挖掘时态关联规则的目的是为了发现带有时态信息的项集之间有趣的关系.由于数据库经常动态更新,时态关联规则的挖掘也应该适应数据库的更新.然而,现有的大多数算法不仅需要重新挖掘更新的数据库,浪费了大量的时间和效率,而且不能利用已存在的规则定量地预测某些项的变化趋势.本文提出了一个基于多维时态关联规则的演化模糊推理预测建模算法(Evolving fuzzy inference model based on multidimensional temporal association rules,EFI-MTAR),主要优势是构建了一种基于多维时态关联规则的模糊推理建模算法(Fuzzy inference modeling algorithm based on multidimensional temporal association rules,FI-MTAR),实现了对时间序列的定量预测.此外,为了降低规则更新的代价和加快规则预测的速度,提出了概念漂移检测策略来处理时间序列数据以适应数据库的动态更新.实验结果表明了本文提出算法的有效性和准确性. 相似文献
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复杂工业过程具有长流程、系统层级多、故障潜在分布空间范围较广的特点,是当前故障诊断领域的热门研究方向。首先,对主流故障诊断技术进行了分类和概述;其次,采用定量与定性相结合思路,提出了面向系统层级的复杂工业过程全息故障诊断框架,为复杂工业全流程的过程监测提供一整套技术和解决方案。相比于目前的故障诊断方法,该框架不仅包括故障检测和故障辨识,还包括故障根源诊断、故障传播路径识别、故障的定量诊断与评估,可有效解决复杂工业过程系统的综合故障诊断问题,实用性强,能够有效地减少或避免故障发生、保证产品的质量、提高企业的生产效率与生产安全;最后对故障诊断技术的发展趋势和亟待解决的问题进行了展望。 相似文献
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该文提出了一套高可用工业计算机控制系统的综合解决方案。文章基于Linux操作系统平台的双机热备,针对控制系统的高可用要求,从硬件拓扑、软件构成、故障检测及处理和无扰切换等方面进行全面探讨和详细论述。 相似文献