计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2009年
2期
134-138
,共5页
白丽娜%高翔%苑明哲%曹景兴
白麗娜%高翔%苑明哲%曹景興
백려나%고상%원명철%조경흥
广义相关系数法%间歇过程%多向独立元分析法%故障诊断
廣義相關繫數法%間歇過程%多嚮獨立元分析法%故障診斷
엄의상관계수법%간헐과정%다향독립원분석법%고장진단
在多元统计过程监控中.为解决因未知过程数据统计分布而产生误报漏报的现象,提出一种结合多向独立元分析法(MICA)和广义相关系数(GCC)数据预测的综合方法,进行在线监控过程的仿真.MICA分析方法能有效分解各变量的关联关系,且不需考虑建模数据是否符合正态分布,用此方法计算的独立元变量能更好地描述过程的变化规律.为提高预报未来过程故障的能力,提出用广义相关系数法进行数据预测:确定与运行轨迹相似的监控模型库中的轨迹,并使其相应部分承接于运行轨迹之后.现场采集聚氯乙烯聚合过程的数据进行仿真,仿真结果显示:对于在线监控和在线故障诊断方面,这种新型预测方法优于其它传统处理预测问题的方法.
在多元統計過程鑑控中.為解決因未知過程數據統計分佈而產生誤報漏報的現象,提齣一種結閤多嚮獨立元分析法(MICA)和廣義相關繫數(GCC)數據預測的綜閤方法,進行在線鑑控過程的倣真.MICA分析方法能有效分解各變量的關聯關繫,且不需攷慮建模數據是否符閤正態分佈,用此方法計算的獨立元變量能更好地描述過程的變化規律.為提高預報未來過程故障的能力,提齣用廣義相關繫數法進行數據預測:確定與運行軌跡相似的鑑控模型庫中的軌跡,併使其相應部分承接于運行軌跡之後.現場採集聚氯乙烯聚閤過程的數據進行倣真,倣真結果顯示:對于在線鑑控和在線故障診斷方麵,這種新型預測方法優于其它傳統處理預測問題的方法.
재다원통계과정감공중.위해결인미지과정수거통계분포이산생오보루보적현상,제출일충결합다향독립원분석법(MICA)화엄의상관계수(GCC)수거예측적종합방법,진행재선감공과정적방진.MICA분석방법능유효분해각변량적관련관계,차불수고필건모수거시부부합정태분포,용차방법계산적독립원변량능경호지묘술과정적변화규률.위제고예보미래과정고장적능력,제출용엄의상관계수법진행수거예측:학정여운행궤적상사적감공모형고중적궤적,병사기상응부분승접우운행궤적지후.현장채집취록을희취합과정적수거진행방진,방진결과현시:대우재선감공화재선고장진단방면,저충신형예측방법우우기타전통처리예측문제적방법.
