[00101861]基于KPCA-CVA模型和随机算法的过程监测方法
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技术详细介绍
本发明涉及一种基于KPCA-CVA模型和随机算法的过程监测方法,首先采样获得过程状态数据,其后基于对正常工况下数据建立非线性KPCA-CVA模型,并求得相应的T,2,统计量和Q统计量,使用随机算法获得相应的统计量阈值；再用实时测量值计算相应的统计量并和判断阈值做比较,判断天然气液化装置的运行状态是否发生非正常变化。本发明采用非线性KPCA-CVA方法充分考虑了数据中的非线性特性,并专注于过程中的动态特性构造了过去、将来矩阵,可以更有效地发现过程中的初始故障,并且在阈值的确定上使用了随机算法,可以更为准确地确定非高斯的过程统计量阈值。
