内容介绍
间歇生产过程特与连续工业相比,其过程特性更加复杂,数据统计特征亦更为丰富。本文基于核熵成分分析方法从生产过程的正常历史数据出发,既考虑稳定模态过程监测,又针对稳定模态间的过渡模态的本身特点,建立过渡模态监测模型。同时还从实际出发,全面考虑多元统计方法在多模态过程应用时需要解决的几个重点问题,譬如:阶段划分、阶段识别、特征提取等,提出了一些针对间歇过程具体数据特征的监控算法,以此来提高过程监控能力与产品质量,保证生产安全。
人工智能模型在城市污水处理水质指标监测中的垂直应用
内容介绍
间歇生产过程特与连续工业相比,其过程特性更加复杂,数据统计特征亦更为丰富。本文基于核熵成分分析方法从生产过程的正常历史数据出发,既考虑稳定模态过程监测,又针对稳定模态间的过渡模态的本身特点,建立过渡模态监测模型。同时还从实际出发,全面考虑多元统计方法在多模态过程应用时需要解决的几个重点问题,譬如:阶段划分、阶段识别、特征提取等,提出了一些针对间歇过程具体数据特征的监控算法,以此来提高过程监控能力与产品质量,保证生产安全。
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