CN111949003B - 一种基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法 - Google Patents
一种基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111949003B CN111949003B CN202010693002.9A CN202010693002A CN111949003B CN 111949003 B CN111949003 B CN 111949003B CN 202010693002 A CN202010693002 A CN 202010693002A CN 111949003 B CN111949003 B CN 111949003B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- matrix
- new
- distribution
- gaussian
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
- G05B23/0254—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model based on a quantitative model, e.g. mathematical relationships between inputs and outputs; functions: observer, Kalman filter, residual calculation, Neural Networks
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法,包括:步骤1、获取基准数据;步骤2、利用慢特征分析算法提取基准数据的动态信息和静态信息。本发明的有益效果是:运用慢特征分析(SFA)算法提取基准数据与待评价数据的操作变量与被控变量的动静态信息,再估计出动静态信息的高斯混合模型(GMM),最后基于高斯混合模型计算在线数据与基准数据的Hellinger距离作为闭环控制回路性能的评价指标;解决了实际过程中控制逻辑高度耦合,数据非高斯分布导致的控制性能评价难以准确进行的问题,提高了动态过程控制性能评价的准确度,有助于对控制回路进行有效及时的排查检修,从而保证回路所在设备以及整个工业流程的安全可靠运行。
Description
技术领域
本发明涉及模拟量控制系统性能评价领域,尤其包括一种多变量耦合控制系统与非高斯过程的在线性能评价方法。
背景技术
控制系统在现代化的工业过程中占据非常重要的地位,生产质量、操作安全、物能消耗等影响经济效益的指标都直接或间接的与控制系统的性能有关。在实际生产过程中,控制系统在投入使用初期往往性能表现良好,但运行一段时间后,由于设备的磨损、定期保养和维护不及时等原因,可能导致控制系统的性能下降,控制性能变差会直接影响生产质量,导致经济效益亏损,若因此引发生产故障,还会涉及到人的生命安全甚至社会企业的财产安全,带来极大威胁。Torrres等人对2004~2005年巴西12家工厂(石化、造纸、水泥、钢铁、采矿等),超过700个控制回路进行检验,结果显示14%回路的阀门磨损过度,15%的阀门存在迟滞问题,16%的回路存在严重的整定问题,24%的控制器输出存在饱和现象,41%的回路因为整定问题、耦合、扰动以及执行器的问题而存在振荡现象。
另外,实际生产中,一个生产过程可能会有数以千计的控制回路共同作用,Eastman化学公司中的两个精馏生产设备拥有多达14000个控制回路,在HVAC生产过程中,其控制回路的数量甚至能够达到十万个。大型火力发电机组具有较高的复杂性,具体体现在规模庞大、设备众多、参数多样化且相互影响等方面。此外,大规模的火力发电机组,现场具有高温、高压及高噪声等特点,不适合人工去现场考经验判断控制系统性能的优劣与变化。
控制性能评价技术是过程控制领域新兴的一项重要技术,它能够利用控制回路的日常运行数据,实时评价控制系统的性能水平,对控制系统的问题做出早期识别。对于实际工业过程,回路的控制逻辑或多或少地存在耦合关系,且由于扰动、负荷变化、回路非线性等因素,回路可能工作在不同的设定值下,被控变量很难满足服从高斯分布的假设。现有的控制性能评价方法如最小方差、基于协方差的性能评价算法,都是基于工况稳定且数据为高斯分布的理想假设下进行的,因此,将其运用在实际工业过程的控制回路上,并不能得到很好的应用效果。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中的不足,提供一种基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法。
这种基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法,包括以下步骤:
步骤1、获取基准数据:设某闭环控制回路具有r个操作变量与被控变量(controlled variable);每一次采样可以得到一个r×1的向量yk,下标k为采样时刻;采样N次后得到的数据表述为一个二维矩阵 表示r×N的实数矩阵;选取闭环控制回路运行状态优良时的采样数据作为基准数据,回路刚整定不久后的采样数据是较为理想的选择;
步骤2、利用慢特征分析算法(Slow Feature Analysis,SFA)提取基准数据的动态信息和静态信息;
步骤3、划分慢特征信号s,将慢特征信号s由小到大排列,将最小的慢特征信号s对应的最慢特征划分为s中的慢特征,用sd表示;将后r-1个特征划分为s中变化较快的特征,用se表示:
步骤4、基于慢特征和慢特征的差分确定基准数据的概率密度分布,估计GMM模型;
步骤5、确定在线数据的概率密度分布;
步骤6、计算归一化的Hellinger距离,用Hellinger距离度量在线数据概率分布与基准数据概率分布的相似度:归一化的Hellinger距离数值范围为[0,1];若Hellinger距离越接近0,说明在线数据的分布与基准数据的分布越相似,在线数据表征的控制性能越好。
作为优选,所述步骤2具体包括如下步骤:
步骤2.1、对基准数据按变量进行标准化处理:
yt表同一变量在不同时刻的时序向量,mean(yt)表示yt的均值,std(yt)表示yt的标准差;
第j个慢特征序列sj满足的约束条件为:
步骤2.3、白化:利用奇异值分解,对基准数据的协方差矩阵<YYT>进行白化处理,去除基准数据中的相关性,使提取出的慢特征值携带不同的信息:
步骤2.4、计算从二维矩阵中提取慢特征信号s=[s1 T,s2 T,…,sr T]T的转换矩阵 表示r×N的实数矩阵,r为操作变量与被控变量个数;对白化后的输入矩阵O做差分处理得到时序差分信号对的协方差矩阵进行奇异值分解:
W=PΛ-1/2BT (8)
作为优选,所述步骤4具体包括如下步骤:
步骤4.2、估计基准数据的GMM模型:基于最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm,EM)估计输入为Z的GMM模型,EM算法学习GMM模型已是成熟算法,将得到的基准数据的GMM模型Pref(Z)表示为:
作为优选,所述步骤5具体包括如下步骤:
步骤5.1、获取新在线数据并进行新数据预处理:采集新的一段操作变量与被控变量数据 为J×M的实数矩阵,下标new表示新观测数据;首先根据式(1)获得的均值和标准差对Ynew进行标准化处理得到Ypnew;
步骤5.2、确定在线数据的动态特征和静态特征:标准化处理后,利用式(7)确定的慢特征转换矩阵W提取出Ypnew的慢特征snew,并按式(8)和式(9)确定在线数据的动态特征和静态特征:
步骤5.3、估计在线数据的GMM模型:令在线数据的GMM模型的高斯元个数与基准数据的GMM模型一样同为K,使用最大期望算法得到在线数据的GMM模型Pnew(Znew):
作为优选,所述步骤6具体包括如下步骤:
步骤6.1、合并在线分布与离线分布:计算在线分布Pnew(Znew)与离线分布Pref(Z)的重要性分布P0(X):
上式中,P0(X)表示合并后的整体分布,X表示合并后分布的变量,包含在线数据Znew与离线数据Z,γ为使得∫P0(X)dX=1时的取值;
步骤6.2、计算Hellinger距离:
上式(15)至式(16)中,D2(Pref,Pnew)为Hellinger距离的高斯积分形式;P0(X)为在线分布与离线分布的重要性分布;Znew为在线数据,Z为离线数据;
对于GMM模型,以近似模型求解式(15):
上式中,D2(Pref,Pnew)为Hellinger距离的高斯积分形式;X表示(Z,Znew),K为高斯元个数;Σk为协方差矩阵;表示协方差矩阵Σk的平方根的第j列,d为协方差矩阵Σ的维度;sj为第j个慢特征序列。
作为优选,所述步骤1中,操作变量为控制器的输出信号,被控变量为回路内要求保持设定数值(接近恒值或按预定规律变化或随某变量而变化)的物理量,如加热器出口温度、气包水位和反应器温度等。
本发明的有益效果是:本发明运用慢特征分析(SFA)算法提取基准数据与待评价数据的操作变量与被控变量的动静态信息,再估计出动静态信息的高斯混合模型(GMM),最后,基于高斯混合模型计算在线数据与基准数据的Hellinger距离作为闭环控制回路性能的评价指标。本发明解决了实际过程中控制逻辑高度耦合,数据非高斯分布导致的控制性能评价难以准确进行的问题,提高了动态过程控制性能评价的准确度,有助于对控制回路进行有效及时的排查检修,从而保证回路所在设备以及整个工业流程的安全可靠运行。
附图说明
图1中(a)为离线建模过程流程图,(b)为在线性能评价的流程图;
图2中(a)为基准数据(Benchmark数据)与在线数据集1动静态特征的散点图;(b)为基准数据与在线数据集1的GMM模型图;(c)为基准数据(Benchmark数据)与在线数据集2动静态特征的散点图;(d)为基准数据与在线数据集2的GMM模型图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步描述。下述实施例的说明只是用于帮助理解本发明。应当指出,对于本技术领域的普通人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以对本发明进行若干修饰,这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
本发明针对实际过程中控制逻辑高度耦合,数据非高斯分布导致难以进行准确地控制性能评价的问题,运用慢特征分析(SFA)算法提取基准数据与待评价数据的操作变量与被控变量的动静态信息,再估计出动静态信息的高斯混合模型(GMM),最后,基于高斯混合模型计算在线数据与基准数据的Hellinger距离作为闭环控制回路性能的评价指标。
作为一种实施例,本发明以浙能集团下属台二电厂#1号机组磨煤机A冷热风调节回路为例,该回路自动运行时,通过冷风挡板、热风挡板的协调动作来控制磨煤机A的出口温度,是典型的控制逻辑耦合的回路。如图1所示,具体包括以下步骤:
(1)获取Benchmark数据:设某闭环控制回路具有个r操作变量与被控变量(controll ed variable),每一次采样可以得到一个r×1的向量yk,其中下标k为采样时刻,采样N次后得到的数据表述为一个二维矩阵 表示r×N的实数矩阵,所述操作变量为控制器的输出信号,所述被控变量为回路内要求保持设定数值(接近恒值或按预定规律变化或随某变量而变化)的物理量,如加热器出口温度、气包水位和反应器温度等。Benchmark数据应当选取回路运行状态优良时的采样数据,回路刚整定不久后的采样数据是较为理想的选择。
本实例中,Benchmark数据选取的是被控变量运行波动小,与设定值偏差较小的数据段,采样周期为1分钟,共1000个样本,3个观测变量,其中被控变量为磨煤机出口温度,操作变量为冷风挡板开度,热风挡板开度。
(2)利用慢特征分析算法(Slow Feature Analysis,SFA)提取数据的动静态信息,该步骤通过以下子步骤实现:
(2.1)数据标准化:对Benchmark数据按变量进行标准化处理,计算公式如下:
yt表同一变量在不同时刻的时序向量,mean(yt)表示yt的均值,std(yt)表示yt的标准差。
第j个慢特征序列sj满足的约束条件为:
(2.3)白化:利用奇异值分解,对输入数据的协方差矩阵〈YYT〉进行白化处理可以去除数据中的相关性,使提取出的慢特征值携带不同的信息:
(2.4)计算从二维矩阵中提取慢特征信号s=[s1 T,s2 T,…,sr T]T的转换矩阵 表示r×N的实数矩阵,r为操作变量与被控变量个数;对白化后的输入矩阵O做差分处理得到时序差分信号对的协方差矩阵进行奇异值分解:
W=PΛ-1/2BT (25)
(3)划分慢特征s:将特征值s由小到大排列,将最小的特征值对应的最慢的特征划分为s中的慢特征,用sd表示;将后(r-1)个特征划分为s中变化较快的特征,用se表示:
(4)基于慢特征及其差分,确定Benchmark数据的概率密度分布,该步骤通过以下子步骤实现:
(4.2)估计Benchmark数据的高斯混合模型:基于最大期望算法(Expectation-Maxim ization algorithm,EM)估计式(9)中Z的GMM模型,EM算法学习GMM模型已是成熟算法,将得到的离线数据的GMM模型Pref(Z)表示为:
其中,K为高斯元个数,αk为第k个高斯元的系数,αk≥0,zk表示来自第k个高斯元的观测数据,φΣ(Z-μ)为高斯核,Σ,μ分别为高斯核的协方差矩阵与均值向量,d为Σ的维度。本实例中,Benchmark数据GMM模型的高斯元个数为2,即K=2。
(5)确定在线数据的概率密度分布,该步骤通过以下子步骤实现:
(5.1)获取新在线数据以及新数据预处理:采集到新的一段操作变量与被控变量数据后,其中,下标new表示新观测数据,首先根据式(1)中获得的均值和标准差对Ynew进行标准化处理得到Ypnew。本实例中,新数据共有两份,数据一为正常工况下采集的数据,采样周期为1分钟,共800个样本,3个观测变量,数据二为被控变量波动大,控制效果直观上较差时的采样数据,采样周期为1分钟,共800个样本,3个观测变量,其中被控变量为磨煤机出口温度,操作变量为冷风挡板开度,热风挡板开度。
(5.2)确定在线数据的动静态特征:标准化处理后,利用式(7)确定的慢特征转换矩阵W提取出Ypnew的慢特征snew,并按式(8)和式(9)确定在线数据的动静态特征:
图2(a)为在线数据一与Benchmark数据动静态特征的散点图,图2(c)为在线数据二与Benchmark数据动静态特征的散点图。
(5.3)估计在线数据的GMM模型:令在线数据的GMM模型的高斯元个数与基准数据的G MM模型一样同为K,使用最大期望算法得到在线数据的GMM模型Pnew(Znew):
(6)计算归一化的Hellinger距离:用Hellinger距离度量在线数据的概率分布与Ben chmark数据概率分布的相似度,归一化的Hellinger的数值范围为[0,1],越接近0说明在线数据的分布与Benchmark数据的分布越相似,在线数据表征的控制性能越好,计算归一化的Hellinger距离的子步骤为:
(6.1)合并在线分布与离线分布:计算在线分布Pnew(Znew)与离线分布Pref(Z)的重要性分布P0(X):
上式中,P0(X)表示合并后的整体分布,X表示合并后分布的变量,包含在线数据Znew与离线数据Z,γ为使得∫P0(X)dX=1时的取值;
(6.2)计算Hellinger距离:根据定义写出Hellinger距离的高斯积分形式D2(Pref,Pnew):
上式(15)至式(16)中,上式(15)中,D2(Pref,Pnew)为Hellinger距离的高斯积分形式;P0(X)为在线分布与离线分布的重要性分布;
对于混合模型,式(15)需要以近似模型求解:
上式中,D2(Pref,Pnew)为Hellinger距离的高斯积分形式;X表示(Z,Znew),K为高斯元个数;Σk为协方差矩阵;表示协方差矩阵Σk的平方根的第j列,d为协方差矩阵Σ的维度;sj为第j个慢特征序列。
图2(b)中,在线数据集1的高斯元(虚线)与Benchmark数据的高斯元(实线)分布差异较小,所计算的Hellinger距离为0.2493,说明在线数据集1的概率密度分布与Benchmark数据比较接近,在线数据集1所表征的控制性能较好。图2(d)中,在线数据集2的高斯元(虚线)与Benchmark数据的高斯元(实现)分布差异较大,所计算的Hellinger距离为0.5472,说明在线数据集2的概率密度分布与Benchmark数据比较接远,在线数据集2所表征的控制性能较差。
本发明运用慢特征分析(SFA)算法提取基准数据与待评价数据的操作变量与被控变量的动静态信息,再估计出动静态信息的高斯混合模型(GMM),最后,基于高斯混合模型计算在线数据与基准数据的Hellinger距离作为闭环控制回路性能的评价指标。该方法解决了实际过程中控制逻辑高度耦合,数据非高斯分布导致的控制性能评价难以准确进行的问题,提高了动态过程控制性能评价的准确度,有助于对控制回路进行有效及时的排查检修,从而保证回路所在设备以及整个工业流程的安全可靠运行。
Claims (4)
1.一种基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、获取基准数据:设某闭环控制回路具有r个操作变量与被控变量;每一次采样得到一个r×1的向量yk,下标k为采样时刻;采样N次后得到矩阵 表示r×N的实数矩阵;选取闭环控制回路运行状态优良时的采样数据作为基准数据;
步骤2、利用慢特征分析算法提取基准数据的动态信息和静态信息;
步骤3、划分慢特征信号s,将慢特征信号s由小到大排列,将最小的慢特征信号s对应的最慢特征划分为s中的慢特征,用sd表示;将后r-1个特征划分为s中变化较快的特征,用se表示:
步骤4、基于慢特征及其差分,确定Benchmark数据的概率密度分布,估计Benchmark基准数据的GMM模型;
步骤4.1、确定GMM模型的输入:确定为Benchmar基准数据的静态特征,sd的其一阶差分为Benchmark基准数据的动态特征,结合Benchmark基准数据的静态特征和动态特征作为GMM模型的输入Z:
步骤4.2、估计Benchmark基准数据的GMM模型:基于最大期望算法估计输入为Z的GMM模型将得到的基准数据的GMM模型Pref(Z)表示为:
步骤5、确定在线数据的概率密度分布;
步骤6、计算归一化的Hellinger距离,用Hellinger距离度量在线数据概率分布与基准数据概率分布的相似度:归一化的Hellinger距离数值范围为[0,1];若Hellinger距离越接近0,说明在线数据的分布与基准数据的分布越相似;
步骤6.1、合并在线分布与离线分布:计算在线分布Pnew(Znew)与离线分布Pref(Z)的重要性分布P0(X):
上式中,P0(X)表示合并后的整体分布,X表示合并后分布的变量,包含在线数据Znew与离线数据Z,γ为使得∫P0(X)dX=1时的取值;
步骤6.2、计算Hellinger距离:
上式(15)至式(16)中,D2(Pref,Pnew)为Hellinger距离的高斯积分形式;P0(X)为在线分布与离线分布的重要性分布;Znew为在线数据,Z为离线数据;
对于GMM模型,以近似模型求解式(15):
2.根据权利要求1所述基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法,其特征在于,所述步骤2具体包括如下步骤:
步骤2.1、对基准数据按变量进行标准化处理:
yt表同一变量在不同时刻的时序向量,mean(yt)表示yt的均值,std(yt)表示yt的标准差;
第j个慢特征序列sj满足的约束条件为:
步骤2.3、白化:利用奇异值分解,对基准数据的协方差矩阵<YYT>进行白化处理,去除基准数据中的相关性:
步骤2.4、计算从矩阵中提取慢特征信号s=[s1 T,s2 T,…,sr T]T的转换矩阵 表示r×N的实数矩阵,r为操作变量与被控变量个数;对白化后的输入矩阵O做差分处理得到时序差分信号对的协方差矩阵进行奇异值分解:
W=PΛ-1/2BT (7)
3.根据权利要求2所述基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法,其特征在于,所述步骤5具体包括如下步骤:
步骤5.1、获取新在线数据并进行新数据预处理:采集新的一段操作变量与被控变量数据 为J×M的实数矩阵,下标new表示新观测数据;首先根据式(1)获得的均值和标准差对Ynew进行标准化处理得到Ypnew;
步骤5.2、确定在线数据的动态特征和静态特征:标准化处理后,利用式(7)确定的慢特征转换矩阵W提取出Ypnew的慢特征snew,并按式(8)和式(9)确定在线数据的动态特征和静态特征:
步骤5.3、估计在线数据的GMM模型:令在线数据的GMM模型的高斯元个数与基准数据的GMM模型一样同为K,使用最大期望算法得到在线数据的GMM模型Pnew(Znew):
4.根据权利要求1所述基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法,其特征在于:所述步骤1中,操作变量为控制器的输出信号,被控变量为回路内要求保持设定数值的物理量。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010693002.9A CN111949003B (zh) | 2020-07-17 | 2020-07-17 | 一种基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010693002.9A CN111949003B (zh) | 2020-07-17 | 2020-07-17 | 一种基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111949003A CN111949003A (zh) | 2020-11-17 |
CN111949003B true CN111949003B (zh) | 2021-09-03 |
Family
ID=73341605
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010693002.9A Active CN111949003B (zh) | 2020-07-17 | 2020-07-17 | 一种基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111949003B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113962554A (zh) * | 2021-10-22 | 2022-01-21 | 浙江中烟工业有限责任公司 | 一种基于慢特征聚类的双重粒度烟支质量在线评价方法 |
CN114527731B (zh) * | 2022-02-22 | 2023-12-26 | 中国矿业大学 | 基于监督概率慢特征分析的工业过程运行状态评价方法 |
Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100915638B1 (ko) * | 2006-12-06 | 2009-09-04 | 한국전자통신연구원 | 고속 음성 인식 방법 및 시스템 |
WO2012109586A2 (en) * | 2011-02-11 | 2012-08-16 | University Of Rochester | Methods and systems for evaluating and predicting the reactivity of monooxygenase enzymes |
CN103413330A (zh) * | 2013-08-30 | 2013-11-27 | 中国科学院自动化研究所 | 一种复杂场景下可靠的视频摘要生成方法 |
CN103793537A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-05-14 | 南京大学 | 一种基于多维时间序列分析的个性化音乐推荐系统及其实现方法 |
KR101409758B1 (ko) * | 2013-05-28 | 2014-06-27 | 아주대학교산학협력단 | 콘텐츠 중심 네트워크에서의 서비스 거부 공격 탐지 장치 및 방법 |
CN103927559A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-07-16 | 深圳大学 | 超声图像胎儿颜面部标准切面自动识别方法及系统 |
CN104751478A (zh) * | 2015-04-20 | 2015-07-01 | 武汉大学 | 一种基于多特征融合的面向对象的建筑物变化检测方法 |
CN105046714A (zh) * | 2015-08-18 | 2015-11-11 | 浙江大学 | 一种非监督的基于超像素和目标发现机制的图像分割方法 |
CN105303169A (zh) * | 2015-10-16 | 2016-02-03 | 天津大学 | 一种基于慢特征的细胞分裂识别方法及其识别装置 |
CN108830006A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-16 | 中国石油大学(华东) | 基于线性评价因子的线性-非线性工业过程故障检测方法 |
CN109143995A (zh) * | 2018-07-13 | 2019-01-04 | 浙江大学 | 一种基于质量相关慢特征充分分解的闭环系统精细运行状态监测方法 |
CN109471420A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-03-15 | 浙江大学 | 基于cva-sfa的智能电厂大型燃煤发电机组空气预热器控制性能监测方法 |
CN109491358A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-03-19 | 浙江大学 | 一种面向百万千瓦超超临界机组锅炉动态信息的控制性能监测方法 |
CN109667751A (zh) * | 2018-09-11 | 2019-04-23 | 浙江大学 | 基于闭环信息分析的大型燃煤发电机组前置泵故障退化状态预测方法 |
CN110262450A (zh) * | 2019-06-17 | 2019-09-20 | 浙江浙能嘉华发电有限公司 | 面向汽轮机的多种故障特性协同分析的故障预测方法 |
CN110879580A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-13 | 浙江大学 | 一种面向大范围非平稳瞬变连续过程的分析和监测方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8472718B2 (en) * | 2011-04-27 | 2013-06-25 | Sony Corporation | Superpixel segmentation methods and systems |
CN103632155B (zh) * | 2013-12-16 | 2016-08-17 | 武汉大学 | 基于慢特征分析的遥感影像变化检测方法 |
GB2536273A (en) * | 2015-03-12 | 2016-09-14 | Fujitsu Ltd | A porting verification apparatus, method and computer program |
US10558886B2 (en) * | 2017-11-15 | 2020-02-11 | International Business Machines Corporation | Template fusion system and method |
CN110210687A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-09-06 | 中南大学 | 一种基于局部加权慢特征回归的非线性动态生产过程产品质量预测方法 |
-
2020
- 2020-07-17 CN CN202010693002.9A patent/CN111949003B/zh active Active
Patent Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100915638B1 (ko) * | 2006-12-06 | 2009-09-04 | 한국전자통신연구원 | 고속 음성 인식 방법 및 시스템 |
WO2012109586A2 (en) * | 2011-02-11 | 2012-08-16 | University Of Rochester | Methods and systems for evaluating and predicting the reactivity of monooxygenase enzymes |
KR101409758B1 (ko) * | 2013-05-28 | 2014-06-27 | 아주대학교산학협력단 | 콘텐츠 중심 네트워크에서의 서비스 거부 공격 탐지 장치 및 방법 |
CN103413330A (zh) * | 2013-08-30 | 2013-11-27 | 中国科学院自动化研究所 | 一种复杂场景下可靠的视频摘要生成方法 |
CN103793537A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-05-14 | 南京大学 | 一种基于多维时间序列分析的个性化音乐推荐系统及其实现方法 |
CN103927559A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-07-16 | 深圳大学 | 超声图像胎儿颜面部标准切面自动识别方法及系统 |
CN104751478A (zh) * | 2015-04-20 | 2015-07-01 | 武汉大学 | 一种基于多特征融合的面向对象的建筑物变化检测方法 |
CN105046714A (zh) * | 2015-08-18 | 2015-11-11 | 浙江大学 | 一种非监督的基于超像素和目标发现机制的图像分割方法 |
CN105303169A (zh) * | 2015-10-16 | 2016-02-03 | 天津大学 | 一种基于慢特征的细胞分裂识别方法及其识别装置 |
CN108830006A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-16 | 中国石油大学(华东) | 基于线性评价因子的线性-非线性工业过程故障检测方法 |
CN109143995A (zh) * | 2018-07-13 | 2019-01-04 | 浙江大学 | 一种基于质量相关慢特征充分分解的闭环系统精细运行状态监测方法 |
CN109667751A (zh) * | 2018-09-11 | 2019-04-23 | 浙江大学 | 基于闭环信息分析的大型燃煤发电机组前置泵故障退化状态预测方法 |
CN109471420A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-03-15 | 浙江大学 | 基于cva-sfa的智能电厂大型燃煤发电机组空气预热器控制性能监测方法 |
CN109491358A (zh) * | 2018-09-21 | 2019-03-19 | 浙江大学 | 一种面向百万千瓦超超临界机组锅炉动态信息的控制性能监测方法 |
CN110262450A (zh) * | 2019-06-17 | 2019-09-20 | 浙江浙能嘉华发电有限公司 | 面向汽轮机的多种故障特性协同分析的故障预测方法 |
CN110879580A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-13 | 浙江大学 | 一种面向大范围非平稳瞬变连续过程的分析和监测方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Simulated minimum Hellinger distance estimation of stochastic;Teruko Takada;《Computational Statistics and Data Analysis》;20090415;第53卷(第6期);第2390-2403页 * |
基于核慢特征分析和时滞估计的GPR建模;彭慧来,等;《系统仿真学报》;20190808;第31卷(第8期);第1562-1571页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111949003A (zh) | 2020-11-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Yu et al. | Recursive exponential slow feature analysis for fine-scale adaptive processes monitoring with comprehensive operation status identification | |
CN109471420B (zh) | 基于cva-sfa的智能电厂大型燃煤发电机组空气预热器控制性能监测方法 | |
CN111949003B (zh) | 一种基于SFA与Hellinger距离的闭环控制回路性能评价方法 | |
CN109538311B (zh) | 面向高端发电装备中汽轮机的控制性能实时监测方法 | |
CN109491358B (zh) | 一种面向百万千瓦超超临界机组锅炉动态信息的控制性能监测方法 | |
CN110262450B (zh) | 面向汽轮机的多种故障特性协同分析的故障预测方法 | |
Liu et al. | Unevenly sampled dynamic data modeling and monitoring with an industrial application | |
CN103488091A (zh) | 一种数据驱动的基于动态成分分析的控制过程监控方法 | |
CN108445867A (zh) | 一种基于分散式icr模型的非高斯过程监测方法 | |
CN112066724A (zh) | 一种基于自适应主元分析的辊道窑能耗异常检测方法 | |
CN110070201A (zh) | 一种通过经济增长率预测用电量增长率的方法 | |
CN110942258B (zh) | 一种性能驱动的工业过程异常监测方法 | |
CN112418682A (zh) | 一种融合多源信息的安全性评估方法 | |
Ma et al. | A novel three-stage quality oriented data-driven nonlinear industrial process monitoring strategy | |
CN111062848A (zh) | 一种消防工程异常状态监测的智能监控方法 | |
Bao et al. | Multivariate linear-regression variable parameter spatio-temporal zoning model for temperature prediction in steel rolling reheating furnace | |
Yang et al. | A novel MDFA-MKECA method with application to industrial batch process monitoring | |
CN112130542B (zh) | 基于正常运行数据与系统辨识的控制回路性能评价方法 | |
CN114707424B (zh) | 基于质量相关慢特征分析算法的化工过程软测量方法 | |
CN114995338A (zh) | 一种基于规范变量分析与js散度融合的工业过程微小故障检测方法 | |
Wang et al. | Power plant data filtering based on Gaussian naive Bayesian classification and prediction error method | |
Chu et al. | Operating performance assessment of complex nonlinear industrial process based on kernel locally linear embedding PLS | |
CN114384870B (zh) | 基于核局部线性嵌入pls的复杂工业过程运行状态评价方法 | |
Pandit et al. | Modeling and analysis of closed-loop systems from operating data | |
Zhang et al. | A Novel Safety-Relevant Fault Detection and Assessment Method for Dynamic Process |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |