控制与决策

作者：何雨辰,王云,刘涛,项剑,娄睿冲,王玉琦

单位：浙江大学 机械工程学院,杭州 310027,,浙江同济科技职业学院 机电工程系,杭州 311123,,浙江大学 机械工程学院,杭州 310027,,浙江钱江设备有限公司,浙江 台州 317500,,中国计量大学 机电工程学院,杭州 310018,,中国计量大学 机电工程学院,杭州 310018,

关键词：工业设备运行监控;质量信息提取;高阶低阶信息;公共特有信息

基金：国家自然科学基金项目(61903352,51775485)；中国博士后基金项目(2020M671721)；浙江省自然科学基金项目(LQ19F030007,LZ20E050002)；浙江省教育厅一般项目(Y202044960)；浙江同济科技职业学院科研项目(TRC1904).

工业设备运行状态直接影响到最终产品质量,有必要对设备运行过程开展监控,因此着重对工业设备运行数据中存在的不同阶次信息以及多模式等复杂数据特性展开讨论.针对过程中存在的不同阶次信息问题,首先通过引入最大交互熵展开与偏最小二乘方法,将原始空间信息分解为高阶和低阶信息,并构建相应隐空间模型来提取高阶与低阶质量相关关系;其次,针对过程中存在的多模式运行问题,提出公共-特有信息提取算法,并结合高阶-低阶信息结构,将原始空间信息进一步分解,并构建相应隐空间模型;再次,设计在线监控算法,可有效判断过程中存在的模式切换或故障,提高了多模式过程监控算法效果;最后,相关算法在实际工业设备运行环境中进行了验证,结果表明,所提出的算法在设备多模式运行状态监测中的效果相比传统方法有较大优势.

来源：2022年第6期

《控制与决策》期刊编辑部

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