公开(公告)号：CN101964021B

公开(公告)日：2012-12-19

申请号：CN201010295493.8

申请日：2010-09-29

Applicant: 东北大学

Inventor： 张颖伟 ,  胡志勇 ,  滕永懂

IPC: G06F19/10

Abstract: 一种基于递归核主元分析的青霉素发酵过程故障监测方法，属于故障监测与诊断技术领域，包括：采集通风率，搅拌器功率，基质进给速率，基质进给温度，生成的热量，溶解氧浓度，pH值和二氧化碳浓度；用步骤1标准化后的前N个采样样本，建立初始的监测模型，用RKPCA方法更新模型，并计算特征向量对连续退火工艺的过程进行故障检测与诊断，当T2统计和SPE统计超出各自的控制限时，认为有故障发生，反之，整个过程正常，本发明方法主要解决数据的非线性和时变性问题，RKPCA通过递归计算训练数据协方差的特征值和特征向量对模型进行更新，结果表明，该方法不仅能大大降低误报警，还提高了故障检测的准确性。

公开(公告)号：CN101964021A

公开(公告)日：2011-02-02

申请号：CN201010295493.8

申请日：2010-09-29

Applicant: 东北大学

Inventor： 张颖伟 ,  胡志勇 ,  滕永懂

IPC: G06F19/00

Abstract: 一种基于递归核主元分析的青霉素发酵过程故障监测方法，属于故障监测与诊断技术领域，包括：采集通风率，搅拌器功率，基质进给速率，基质进给温度，生成的热量，溶解氧浓度，pH值和二氧化碳浓度；用步骤1标准化后的前N个采样样本，建立初始的监测模型，用RKPCA方法更新模型，并计算特征向量对连续退火工艺的过程进行故障检测与诊断，当T2统计和SPE统计超出各自的控制限时，认为有故障发生，反之，整个过程正常，本发明方法主要解决数据的非线性和时变性问题，RKPCA通过递归计算训练数据协方差的特征值和特征向量对模型进行更新，结果表明，该方法不仅能大大降低误报警，还提高了故障检测的准确性。