论文摘要
针对现代工业生产过程中的动态和多模态特性问题,提出基于差分动态主元分析（differential dynamic principal component analysis,Dif-DPCA）的故障检测方法.首先,在原始数据中找到每个样本的最近邻样本,将原始样本与最近邻样本进行差分处理,得到新样本.然后,根据时滞h对新样本数据进行增广,并对增广矩阵通过主元分析（principal component analysis,PCA）算法,建立PCA模型,得到平方预测误差（squared prediction error,SPE）和Hoteling T2控制限,进而对工业过程故障进行在线检测.最后,通过多模态AR过程和实际半导体生产过程验证方法的有效性.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李元,黄莹莹
关键词: 差分算法,多模态过程,动态主元分析算法,故障检测
来源: 沈阳化工大学学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 沈阳化工大学信息工程学院
基金: 国家自然科学基金重大项目(61490701),国家自然科学基金项目(61673279),辽宁省教育厅重点实验室项目(LZ2015059)
分类号: TP277;O212.4
页码: 339-348
总页数: 10
文件大小: 3890K
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标签：差分算法论文; 多模态过程论文; 动态主元分析算法论文; 故障检测论文;