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基于規(guī)范變量分析的數(shù)據(jù)重構(gòu)方法及應用_盧娟

2017-03-16 | pdf | 1435KB | 次下載 | 1積分

資料介紹

基于規(guī)范變量分析的數(shù)據(jù)重構(gòu)方法及應用_盧娟

  工業(yè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集過程中往往不可避免的會有數(shù)據(jù)遺失的現(xiàn)象, 數(shù)據(jù)遺失不僅影響過程監(jiān)控的效果甚至會導致無法執(zhí)行過程監(jiān)控。在連續(xù)過程的分析中,數(shù)據(jù)會因傳感器的故障或者定期的離線維護而遺失; 各種的設備故障或者響應超過設備可探測范圍,會引起數(shù)據(jù)的遺失,這些數(shù)據(jù)的遺失是隨機的。還有些情況數(shù)據(jù)的遺失是規(guī)則的, 最常見的情況就是傳感器的采樣周期不同造成的數(shù)據(jù)遺失。數(shù)據(jù)重構(gòu)不僅用于過程監(jiān)控中一些監(jiān)控指標的確立上,還可用于建立過程的統(tǒng)計模型,從而預測過程趨勢或產(chǎn)品產(chǎn)、質(zhì)量等。大部分連續(xù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析過程不允許遺失數(shù)據(jù)的存在, 因此需要重構(gòu)數(shù)據(jù)。重構(gòu)方法很多,目前最常用的是主元分析法 (Principal Component Analysis, PCA)進行數(shù)據(jù)重構(gòu),在主元分析中, 評價當前采樣數(shù)據(jù)是否符合主元模型的指標為平方預測誤差(Squared Prediction Error, SPE),該指標量測的是變量之間的相關(guān)關(guān)系。通過建立正常數(shù)據(jù)的 PCA 模型,然后將當前含遺失數(shù)據(jù)的采樣數(shù)據(jù)代入該模型并計算出 SPE 的表達式, 在保證 SPE 值最小的情況下, 也就是保證變量之間相關(guān)關(guān)系盡量不變的前提下,實現(xiàn)了由正常的數(shù)據(jù)重構(gòu)遺失數(shù)據(jù)。但是這種方法應用的前提是不考慮變量間的自相關(guān)性, 而實際工業(yè)過程大都含有強自相關(guān)。本文針對近年來統(tǒng)計過程監(jiān)控領域中出現(xiàn)的能解決自相關(guān)問題的規(guī)范變量分析法 (Canonical Variate Analysis, CVA) 進行過程故障診斷的需要, 提出了基于 SPE 指標的 CVA 數(shù)據(jù)重構(gòu)方法,并將其應用于一實際的化工吸附分離過程,考慮到此化工過程存在反饋環(huán)節(jié),變量間既存在互相關(guān),同一變量也存在自相關(guān),運用 CVA 進行遺失數(shù)據(jù)重構(gòu),取得了比 PCA 方法更好的重構(gòu)效果,開拓了遺失數(shù)據(jù)處理的思路。

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