控制理论与应用

作者：王晶,刘鹏阳,卢山,周萌,陈晓露

单位：北方工业大学电气与控制工程学院,北方工业大学电气与控制工程学院,深圳职业技术学院智能科学与工程研究所,北方工业大学电气与控制工程学院,北京大学工学院

关键词：非线性动态过程;过程监测;CE-Louvain分解;支持向量数据描述

基金：国家自然科学基金项目(61973023,62273007,62003220), 深圳市自然科学基金项目(20220813001358001)资助.

针对全厂过程的复杂非线性动态特征,本文提出了一种分布式的过程监测方法.它包括两个主要内容:基于copula entropy Louvain(CE-Louvain)的过程分解和基于动态递归支持向量数据描述(DR-SVDD)的故障检测. 首先, 根据机理知识将全厂过程中的变量初步映射为和过程结构相对应的无向图模型,引入CE来描述无向图中不同节点(即过程变量)之间的权重,并基于将CE-Louvain算法精细分解为合理的子块.然后,针对每个子块提出了基于DR-SVDD的分布式故障检测方法以提高故障检测率.最后,利用贝叶斯融合推理方法得到全局过程监测结果.提出的方法在Tennesse-Eastman(TE)过程中得到了验证.

来源：2025年第8期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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