【摘 要】
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根据独立元分析理论,提出了一种基于递归广义特征值分解的化工过程监控方法。广义特征值分解理论上等价于盲源分离领域中针对高阶统计量的联合对角化方法,而其递归算法又能很
【机 构】
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江南大学自动化研究所,江南大学自动化研究所 江苏,无锡,214122,江苏,无锡,214122
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根据独立元分析理论,提出了一种基于递归广义特征值分解的化工过程监控方法。广义特征值分解理论上等价于盲源分离领域中针对高阶统计量的联合对角化方法,而其递归算法又能很好地收敛至最优解。鉴于基于递归广义特征值分解的真CA方法在发掘数据集中隐含信息方面的优良性能,本文将其引入工业化工过程监控,并详述了具体步骤。在田纳西-伊斯曼过程中的应用验证了其有效性。
According to the theory of independent element analysis, a chemical process monitoring method based on the recursive generalized eigenvalue decomposition is proposed. Generalized eigenvalue decomposition is theoretically equivalent to the joint diagonalization method for high-order statistics in the field of blind source separation, and its recursive algorithm can well converge to the optimal solution. In view of the excellent performance of true CA method based on recursive generalized eigenvalue decomposition in excavating implicit information in data set, this paper introduces it into industrial chemical process monitoring and details the specific steps. Its application in the Tennessee-Eastman process validates its effectiveness.
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