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《基于变量概率信息的因子分析监控方法 优先出版.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、网络出版时间:2017-05-0410:16:20网络出版地址:http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1946.TQ.20170504.1016.006.htmlDOI:10.11949/j.issn.0438-1157.20170057基于变量概率信息的因子分析监控方法胡婷婷婷,王帆,侍洪波侍(华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237)摘要:因子分析(FactorAnalysis,FA)将噪声因素加入到建模过程中,可通过最大期望(ExpectationMaximum,EM
2、)算法建立模型。传统的FA(ST)指标仅利用了变量的期望信息而忽略了更能代表不确定性的方差信息,这可能会导致故障的漏报。通过对过程变量的概率分析,从本质上揭示了FA(ST)的这一缺陷。建模过程中的另一个重要因素是确定因子个数,使得在降维的同时能最大程度地保留对过程有用的信息。针对传统监控指标信息不足的问题,提出的负对数似然概率(NegativeLogLikelihoodProbability,NLLP)指标整合了更全面的概率信息;针对因子个数给定的问题,提出了一种整体-局部因子数确定法,使得因子和变量对于过程的信息解释率都达到收敛。最后
3、通过数值例子和TennesseeEastman(TE)过程验证了所提方法的有效性和优越性。关键词:因子分析;参数估计;过程控制;信息解释率;统计分析中图分类号:TP277AprocessmonitoringmethodoffactoranalysisbasedonvariableprobabilisticinformationHUTingting,WANGFan,SHIHongbo(KeyLaboratoryofAdvancedControlandOptimizationforChemicalProcessesofMinistryofE
4、ducation,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237,China)Abstract:Factoranalysis(FA),whichtakesnoiseintoconsideration,canestablishtheprobabilisticgenerativemodelbytheexpectationmaximum(EM)algorithm.However,thetraditionalFA(ST)indexshowsadrawback,whichonlyu
5、tilizestheexpectationinformationofthevariablesandignoresthevarianceinformationthatismorerepresentativeoftheuncertainty,whichmayleadtomissedfaultalarms.Probabilisticanalysisofprocessvariablesrevealsthisshortcomingessentially.Inaddition,animportantpartinthemodelingprocessi
6、sdeterminingthenumberoffactors,whichcanachievethegoalofdimensionreducingwhilepreservingthemostusefulinformationoftheprocess.Forthelackofinformationoftraditionalmonitoringindex,theproposednegativeloglikelihoodprobability(NLLP)indexintegratesmorecomprehensiveprobabilistici
7、nformation.Forthelatterissue,anovelglobal-localmethodbasedoninformationexplanationratioisintroduced.Itcanmaketheinformationexplanationratiooftheglobalfactorsandvariablesfromalocalperspectivereachtheconvergencesimultaneously.Finally,anumericalexampleandTennesseeEastman(TE
8、)processareusedtoillustratetheeffectivenessandsuperiorityoftheproposedmethod.Keywords:factoranalysis;pa
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