动态主元分析方法的研究及应用

主元分析(PCA)已广泛应用于监视多变量过程，但PCA不能有效地监视动态多变量过程．动态主元分析(DPCA)是一种将静态PCA推广应用到监视动态多变量过程的方法．本文通过实例验证了DPCA监视动态多变量过程的有效性．     

基于多向核主元分析的青霉素生产过程在线监测

基于传统主元分析（PCA）方法的过程监测算法假定过程是线性的，对于具有强非线性的生产过程，应用其进行在线监测出现误报率过高的现象.为此提出了一种多向核主元分析（MKPCA）算法用于间歇过程的建模与在线监测.利用PenSim2.0软件将青霉素间歇生产过程的三向数据按批次方向展开为二向数据并进行标准化，采用MKPCA算法建立过程模型并用于过程的在线监测，计算T2、SPE统计量及相应的控制限.仿真结果表明，与传统PCA算法相比，MKPCA算法具有更好的监测性能，不仅大大降低了正常运行过程的误报率，而且能够较早地检测出过程中存在的底物流加速率与搅拌功率故障.MKPCA可以有效处理间歇过程批次间存在的非线性属性，获取过程变量间的非线性关系.     

多尺度主元分析方法在过程监视中的应用

多尺度主元分析方法(MSPCA)将多分辨率分析(MRA)的多尺度分解数据能力和主元分析(PCA)的降低数据维数能力结合起来，为监视多个时间尺度的过程提供了强有力的工具．过程监视时，MSPCA能自动对数据滤波并调节检测控制限，使控制限最容易检测出测量变量中重要的微小变化．由于MSPCA仅能滤除随机误差，不能消除过失误差，因此，为提高统计模型的准确性，在过程监视前，首先应用PCA检测并剔除存在过失误差的数据通过实例说明MSPCA方法监视过程的优越性。     

动态核主元分析在无人机故障诊断中的应用

飞行控制系统作为无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)的核心子系统,对其进行故障诊断可以大大提高无人机的安全性和可靠性。在无人机数学模型未知或者不确定的情况下,数据驱动的故障诊断方法比基于模型的方法更实用。考虑无人机飞行控制系统是典型的非线性动态系统,采用一种非线性主元分析方法对其进行故障诊断。利用数据建立无人机飞行控制系统正常状态下的动态核主元模型,通过T²和SPE两种统计量实现故障检测;故障发生后,利用重构贡献图的方法进行故障分离。仿真试验证明,该方法能对典型的无人机执行器和传感器故障进行有效监测和诊断。与动态主元分析相比,动态核主元分析方法对微小故障更为敏感。     

基于多向主元分析的多传感器故障诊断

研究一种基于MPCA的多传感器故障诊断方法．这种方法把过程测量空间分为主元子空间和残差子空间．在残差子空间，首先用Q统计指标检测出传感器是否存在故障，如果Q统计指标超限，在主元子空间应用T^2统计量和相应的T^2统计量的贡献率，识别出引起过程异常的主要传感器变量并剔除．然后用同样的方法继续判断其它的传感器故障．仿真实例验证了该方法的有效性．     

MWMPCA在过程故障检测与诊断中的应用

在研究多向主元分析(MPCA——Multi-way Principal Component Analysis)理论的基础上,通过对间歇过程数据的分析研究移动窗口多向主元分析(MWMPCA——Moving Window Multi-way Principal Component Analysis)理论,并将该方法应用于TE过程进行故障检测与诊断.与MPCA方法比较,MWMPCA方法随采样的增加窗口长度不断改变,使窗口内有用的信息不断增加,所建模型更加准确,能提高监控系统的稳定性.通过对Q统计量、HotellingT2统计量的检测结果进行分析比较,证明MWMPCA理论在检测系统异常事件中能提高系统的准确性,使系统故障检测与诊断的性能得到改进.     

多尺度主元分析方法在数据校正中的应用

采用主元分析方法检测过失误差，然后应用多尺度主元分析方法（MSPCA）滤除随机误差。仿真结果表明，这种新的数据校正方法有效地消除了测量数据中的误差，提高了测量数据的可靠性。     

一种指数加权主元分析算法的研究

在深入研究PCA理论的基础上,进一步研究指数加权主元分析(EWPCA)算法.这种算法通过不断更新相关矩阵来实时监视动态生产过程中的超时趋势和设定点改变等情况.仿真研究结果表明:该方法可以较好地反映生产过程中的实时信息,并能有效检测出系统的异常状况,具有广阔的实际应用前景.     

基于分步动态核主元分析的故障诊断方法

目的研究复杂工业系统动态、非线性特点,提出分步动态核主元分析（KernelPrincipalComponentAnalysis,KPCA）的故障诊断方法．方法该方法首先构造增广矩阵,然后将增广矩阵分成一系列子矩阵,将各子矩阵的构建一个新的数据增广矩阵,并对每个子矩阵使用KPCA提取变量数据的非线性空间相关特征,最后通过监测统计量监测出系统故障,用贡献度的方法识别发生故障变量．结果该方法改进了传统的动态方法,引入分步动态的定义,并且能充分考虑工业过程中的非线性和动态性,更精确的描述Y--,Ak过程特性,更精确的监测复杂工业系统的故障,并准确的识别出故障变量．结论对热连轧过程中活套故障诊断的仿真结果表明：基于分步动态KPCA的故障诊断方法能准确有效地诊断出故障,并识别出产生故障的原因．     

基于主元分析法的特征脸法在人脸识别中的应用

简要叙述了人脸识别的方法，详细讨论了主元分析法．并且用这种算法实现了人脸的识别。通过实验得出了主元分析法的识别率，提出了改进的方法。     

基于多方向主元分析方法的间歇过程性能监视和故障诊断

将多方向主元分析（ＭＰＣＡ）技术应用于间歇生产过程的建模、过程性能监视和故障诊断,ＭＰＣＡ方法唯一需要的信息是过去成功间歇过程数据集合。作为一种有效的数据压缩和信息提取方法,ＭＰＣＡ方法大大降低数据空间结构的维数,消除变量之间的关联性,去除噪声,提高监视系统的鲁棒性,本文针对半导体生产过程中快速热退火间歇过程进行仿真实验研究。仿真结果表明：ＭＰＣＡ方法能够有效地监视间歇过程性能,及时准确诊断引起产     

滑动模型MPCA在间歇过程故障检测与诊断中的应用

本文针对间歇生产过程复杂非线性的特点及控制系统的实时监测要求,提出了滑动模型MPCA方法。这种方法首先将三维原始数据空间按不同测量时刻切割成一系列子数据空间,然后根据选取的模型大小将各个时间段中子数据块整合成具有相同数据结构的一系列新的子数据空间,分别建立各个子MPCA模型。滑动模型MPCA方法能够在尽可能小的时间段中监测系统运行状况,能够较好解决间歇生产过程中的非线性问题,并且更好地保证数据信息抽取的完整性。仿真实例验证了该方法的有效性。     

基于多约束DTW的MPCA间歇过程监测方法

针对间歇过程固有的批次不等长问题,也为了克服传统解决批次间同步问题方法存在的数据浪费、扭曲原始过程变量的自相关及交叉相关关系的严重缺陷,提出基于多约束的动态时间规整(dynamic time warping,DTW)方法,按照轨迹中点与点的模式进行动态匹配解决的同步问题.同时,引入了全局路径限制和失真度阈值限制对DTW方法进行改进,解决了传统DTW方法长时间运行造成的故障监测严重滞后的问题,同时克服了其处理过程的复杂性与其离线性导致其实际应用的困难.用多向主元分析(multiway principal component analysis,MPCA)方法将多约束DTW处理过的数据进行建模.将该方法应用到青霉素发酵过程仿真实验中,结果表明:该方法能够快速准确地对不等长批次进行规整,与传统方法相比,故障的误报率、漏报率明显降低.     

主成份的工序能力指数

应用主成份分析基本方法,结合单质量特性工序能力指数,给出了多质量特性的主成份的工序能力指数。     

基于多尺度主元分析方法的统计过程监视

基于主元分析和小波变换结合的基本理论，对Bakshi提出的MSPCA算法进行改进，提出一种新的多尺度主元分析方法（MSPCA）．MSPCA应用小波变换将每个变量信号依次分解成逼近系数和多个尺度的细节系数，把各个尺度的系数聚集在单独的矩阵中，在各个尺度建立相应的PCA模型，进行多尺度过程监视．针对TE过程的两种干扰，分别应用PCA和MSPCA两种方法做仿真试验．仿真实验结果表明：与PCA相比，MSPCA能有效地检测和识别过程中不同频率故障，减少误报警，提高了过程监视的可靠性．     

基于主成分分析和不合格品率的多元过程能力分析

实际生产过程中往往同时监测多个质量特性,需要进行多元过程能力分析,研究实际制造过程的变异相对于设定公差的满足程度。针对多维质量特性变量存在的联合概率密度分布函数形式复杂、相关性强、难以应用、误差大等问题,通常需要进行多元过程的降维。文章首先应用主成分分析法对多元过程进行降维,得到主成分分量的规格区间、规格中心向量和目标值向量。在此基础上,利用主成分分量的概率密度函数,分别提出了多元过程的表现不合格品率、潜在不合格率和田口不合格率,并对此三种不合格品率进行了推导和定义。据此三种不合格品率分别与允许的多元过程不合格品率进行比较,可针对性给出实际生产过程中工程师和操作人员提高其制造过程能力的建议。最后,以发动机主轴生产过程为例,进行了案例分析。     

间歇过程智能控制的发展与展望

介绍了间歇过程控制的发展过程,描述了间歇过程控制标准的产生与应用,阐述了智能间歇过程控制的研究现状及其广泛的应用.提出了智能控制是间歇过程控制发展出路的观点,其中智能控制与常规控制的结合、智能软测量技术和集成化智能控制是间歇过程控制的重要发展方向.     

主成分分析在回声定位声波识别中的应用

利用主成分分析理论对回声定位声波特征空间进行优化,通过小波包理论对回声定位声波进行预处理,提取能量参数,采用主成分分析法优化特征空间,减少冗余参数.以优化后的特征空间作为识别向量,通过神经网络对回声定位声波进行识别.结果表明,利用主成分分析优化特征空间,能在较高的识别率下有效降低特征空间维数.     

电控喷油器动态过程模拟分析

在喷油器的喷射过程中，为了更好地了解影响其快速开启和关闭的因素，可对喷油器的动态喷射过程进行模拟，将整个喷射过程分为6个阶段，并对每个阶段进行了较为详细的分析，从理论上建立了一套计算模型。通过该模型建立的驱动电路电流特性曲线和芯管组件升程特性曲线与试验测得的曲线吻合较好。利用这套模型可以更好地了解影响喷射过程的电磁参数和结构参数，为电控喷油器的开发提供了一定的理论依据。