文献类型：期刊文献

中文题名：MSPCA在流向变换催化燃烧过程监测中的应用

英文题名：Multiscale PCA with Application to Reversed-Flow Catalytic Combustion Process Monitoring

作者：陈景霞[1];钮文良[1];李全善[2];潘立登[2];李成岳[3]

第一作者：陈景霞

机构：[1]北京联合大学应用科技学院;[2]北京化工大学信息科学与技术学院;[3]北京化工大学可控化学反应科学与技术基础教育部重点实验室

第一机构：北京联合大学应用科技学院

年份：2010

卷号：9

期号：4

起止页码：496-499

中文期刊名：江南大学学报：自然科学版

收录：CSTPCD

语种：中文

中文关键词：多尺度主元分析;主元分析;小波分析;流向变换;催化燃烧

外文关键词：multiscale principal component analysis; principal component analysis; wavelet analysis; reversed-flow; catalytic combustion

摘要：针对PCA单尺度建模的局限性,综合应用小波分析和主元分析PCA,将小波分析提取变量局部特征的能力及主元分析分解变量线性关系的优势结合起来,引进新的多元统计过程监测工具MSPCA,并将其应用于温度周期化的流向变换催化燃烧过程。研究表明,与PCA相比利用MSPCA可以更有效地监测到过程的异常状况。
To improve the ability of PCA to monitor the statistical process,a new kind of monitoring tools named Multiscale Principal Component Analysis（MSPCA） is introduced which combines the ability of PCA to decorrelate the variables by extracting a linear relationship,with that of wavelet analysis to extract deterministic features and approximately decorrelate autocorrelated measure-ments.Compared with PCA,MSPCA is more effective for process monitoring.The superior performance of MSPCA is illustrated by applying it to reversed-flow catalytic combustion process monitoring.