项目名称: 基于数据的非高斯多模态工业过程监测

项目编号: No.61273163

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 张颖伟

作者单位: 东北大学

项目金额: 81万元

中文摘要: 对于电熔镁炉等复杂工业流程,数据本身具有复杂的统计特性。由于过程变量的轨迹随着时间呈现很强的非线性非高斯动态变化趋势,因此,线性高斯方法应用于此存在无法解决的非线性非高斯动态带来的问题。本项目研究基于核主元、核独立元分析方法动态数据驱动方法解决故障检测方法和故障辨识方法。目前,核主元、核独立元分析方法只适用于单一静态模式,对于动态过程检测则会产生误报和漏报问题。本项目研究的动态特性分为如下三种:单一模式局部动态;多模式动态;模式间切换动态。本项目旨在: (1) 提出非线性非高斯多模态过程建模方法;(2) 非线性非高斯动态过程故障诊断方法;(3)动态故障分离统计量的定义。本项目的研究成果将提高电熔镁炉运行的安全可靠性。

中文关键词: 过程监测;数据驱动;多模态;;

英文摘要: The electro-fused magnesia furnace (EFMF) is complex industrial equipment. The operation data have complex statistical characteristics. Strong nonlinearity, non-Gaussianity and dynamic are the features of the process variables. Hence, linear and Gaossian methods are not available for nonlinear and non-Gaussian processes. Recently, kernel principle component analysis and kernel independent component analysis were proposed which belong to static approaches. There are false and missing alarms when they are applied to dynamic processes. The dynamic characteristic is divided into three kinds: local dynamic of single mode, multimode dynamic and switching dynamic between modes. Purpose of the project is: (1) nonlinear and multimode modeling methods are proposed; (2) nonlinear and multimode monitoring methods are proposed; (3) The dynamic fault isolation statistics are given. The safety and reliability of the electro-fused magnesia furnace will be improved by using the proposed approaches.

英文关键词: Process monitoring;Data driven;multi-mode;;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
51+阅读 · 2022年2月15日
个性化学习推荐研究综述
专知会员服务
55+阅读 · 2022年2月2日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年8月31日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知会员服务
127+阅读 · 2020年12月10日
专知会员服务
101+阅读 · 2020年11月27日
工业人工智能的关键技术及其在预测性维护中的应用现状
大规模时间序列分析框架的研究与实现,计算机学报
专知会员服务
58+阅读 · 2020年7月13日
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月31日
基于机器学习的自动化网络流量分析
CCF计算机安全专委会
4+阅读 · 2022年4月8日
如何解决工业缺陷检测小样本问题?
极市平台
6+阅读 · 2022年2月24日
10个开源工业检测数据集汇总
夕小瑶的卖萌屋
0+阅读 · 2022年2月11日
作业帮基于Flink的实时计算平台实践
AI前线
0+阅读 · 2022年1月27日
阿里可观测性数据引擎的技术实践
阿里技术
1+阅读 · 2021年11月19日
【质量检测】机器视觉表面缺陷检测综述
产业智能官
30+阅读 · 2018年9月24日
【工业智能】风机齿轮箱故障诊断 — 基于振动信号
【工业智能】电网故障诊断的智能技术
产业智能官
32+阅读 · 2018年5月28日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Table Enrichment System for Machine Learning
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
21+阅读 · 2020年10月11日
Arxiv
42+阅读 · 2019年12月20日
小贴士
相关VIP内容
顾及时空特征的地理知识图谱构建方法
专知会员服务
51+阅读 · 2022年2月15日
个性化学习推荐研究综述
专知会员服务
55+阅读 · 2022年2月2日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年8月31日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知会员服务
127+阅读 · 2020年12月10日
专知会员服务
101+阅读 · 2020年11月27日
工业人工智能的关键技术及其在预测性维护中的应用现状
大规模时间序列分析框架的研究与实现,计算机学报
专知会员服务
58+阅读 · 2020年7月13日
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
专知会员服务
92+阅读 · 2020年5月31日
相关资讯
基于机器学习的自动化网络流量分析
CCF计算机安全专委会
4+阅读 · 2022年4月8日
如何解决工业缺陷检测小样本问题?
极市平台
6+阅读 · 2022年2月24日
10个开源工业检测数据集汇总
夕小瑶的卖萌屋
0+阅读 · 2022年2月11日
作业帮基于Flink的实时计算平台实践
AI前线
0+阅读 · 2022年1月27日
阿里可观测性数据引擎的技术实践
阿里技术
1+阅读 · 2021年11月19日
【质量检测】机器视觉表面缺陷检测综述
产业智能官
30+阅读 · 2018年9月24日
【工业智能】风机齿轮箱故障诊断 — 基于振动信号
【工业智能】电网故障诊断的智能技术
产业智能官
32+阅读 · 2018年5月28日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Table Enrichment System for Machine Learning
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
21+阅读 · 2020年10月11日
Arxiv
42+阅读 · 2019年12月20日
微信扫码咨询专知VIP会员