基于扩展核熵负载矩阵的发酵过程故障监测
高学金1
杨彦霞1
王普1
李晓理1
常鹏1
齐咏生2
1.北京工业大学信息学部,北京,1001242.内蒙古工业大学电力学院,内蒙古呼和浩特,010051
摘要：为有效降低多阶段发酵过程硬分类缺陷而导致的误报和漏报率,本文提出了一种基于扩展核熵负载矩阵的阶段划分策略.首先,将发酵过程的三维训练数据按批次方向展开成二维数据矩阵,对每个时间片矩阵进行核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)得到其主元和负载矩阵,根据所得主元个数实现操作阶段的第1步划分;之后将时间片矩阵添加到核熵负载矩阵当中得到扩展核熵负载矩阵,计算各扩展负载矩阵间的相似度,并用模糊C-均值方法对其进行第二次阶段划分.通过增加对体现生产过程改变的时间指标的考虑,有效克服了硬化分的不足,避免了跳变点错分的情况.最终将整个生产操作过程划分为不同的稳定阶段和过渡阶段,并在划分的每一阶段中分别建立KECA监测模型;最后利用青霉素发酵仿真平台和大肠杆菌生产白介素-2数据进行实验.实验结果表明该方法不但可以准确地对生产过程进行阶段划分、降低误报率,而且可以使生产过程故障监测的时间大大提前.
关键词：过程监测主元分析多阶段发酵过程
分类号：TH165+.3(机械制造工艺)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 813-821 )
英文信息