

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、主元分析PCA方法是一種被廣泛應用的過程監(jiān)測方法。它能夠從高維數(shù)據(jù)中提取出最主要的信息,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維,從而簡化分析過程,實現(xiàn)對過程的有效監(jiān)測。對于實際工業(yè)生產(chǎn)過程,尤其是化工生產(chǎn)過程,保證生產(chǎn)過程的安全可靠至關重要,有效的過程監(jiān)測可以讓生產(chǎn)過程更安全、操作更可靠、效率更高。介于主元分析方法的諸多優(yōu)勢,將此方法及其改進算法運用于工業(yè)過程中來實現(xiàn)有效的過程監(jiān)測是一個富有挑戰(zhàn)性的研究方向。
本文首先對傳統(tǒng)的主元分析方法進行研究
2、,并分析傳統(tǒng)主元分析方法的優(yōu)缺點。詳細介紹各種常用的主元提取方法,尤其是應用最廣泛最具代表性的累積貢獻率CPV法,詳細分析各種方法的局限性。在原有主元提取方法的基礎上,本文中提出了一種新的閾值法來自適應提取主元,通過數(shù)學模型與標準TE過程仿真實驗,充分驗證了所提出方法的有效性。
隨后,介于傳統(tǒng)PCA方法的局限性,文中詳細闡述了兩種自適應主元分析方法——遞推主元分析和移動窗主元分析,并在兩種方法的基礎上結合文中所提出的閾值法
3、對原算法進行一定程度的改進,提出了兩種基于閾值法的改進算法基于閾值法的改進遞推主元分析和基于閾值法的改進移動窗主元分析。通過數(shù)學模型與標準TE過程仿真實驗,驗證了兩類改進算法的有效性。
最后,介于傳統(tǒng)的PCA及自適應PCA方法均為單尺度建模,不能實現(xiàn)多尺度分析的缺點,文中詳細研究了多尺度主元分析算法。在Mallat算法的基礎上,實現(xiàn)對信號的多分辨率分析,從而實現(xiàn)多尺度建模。在傳統(tǒng)的多尺度主元分析的基礎上,結合閾值法及移動窗
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 自適應PID在過程控制中的應用研究.pdf
- 非線性PCA方法及其在過程監(jiān)控中的應用.pdf
- 信息熵在多尺度過程監(jiān)測中的應用研究.pdf
- 多模型自適應控制在過熱汽溫控制系統(tǒng)中的應用研究.pdf
- 多尺度方法在連續(xù)過程多變量監(jiān)測中的應用研究.pdf
- 多模型自適應濾波及其應用研究.pdf
- 多模型自適應控制及其在熱工過程中的應用.pdf
- PLS及其擴展方法在過程監(jiān)控中的應用研究.pdf
- 多采樣率數(shù)據(jù)下的主元分析及其在過程監(jiān)測中的應用.pdf
- 多模式自適應LZW算法在WAMS中的應用研究.pdf
- EPICS在過程控制中的應用研究.pdf
- 自適應逆控制及其應用研究.pdf
- 自適應調制編碼及其應用研究.pdf
- 多模型自適應控制及其在電廠中的應用.pdf
- 自適應濾波算法及其應用研究.pdf
- GPS變形監(jiān)測中抗差自適應Kalman濾波應用研究.pdf
- 隔板塔在過程強化中的應用研究.pdf
- 可拓理論在過程工業(yè)中的應用研究.pdf
- 智能PID在過程控制中的應用研究.pdf
- 多傳感器數(shù)據(jù)融合及其在過程監(jiān)控中的應用.pdf
評論
0/150
提交評論