【摘 要】
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针对阶段不等长的多阶段间歇过程。提出了一种基于k-均值聚类方法的阶段分段策略，可以将不等长的阶段准确分类。首先，将间歇过程的置维训练数据按变量方向展开成二维矩阵，再通过
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
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针对阶段不等长的多阶段间歇过程。提出了一种基于k-均值聚类方法的阶段分段策略，可以将不等长的阶段准确分类。首先，将间歇过程的置维训练数据按变量方向展开成二维矩阵，再通过k均值聚类的方法按照相关性将数据聚成多类并运用主元分析（PCA）方法分别对每-类建立模型。在线监控时，通过计算样本与模型之间的相似系数以选择最合适的模型进行在线监控。此方法可以将不同批次在同-采样时刻的过程数据按照相关性分到多个阶段，更符合生产过程中常见的过程数据阶段不等长的情况。最后利用青霉素仿真验证了该方法的有效性。
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