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⛄ 内容介绍
早期故障监测在大型工业工厂中变得非常重要，因为早期故障的早期检测有助于避免重大工厂故障。最近，典型变量差异分析 (CVDA) 已被证明是一种用于早期故障检测的有效技术，尤其是在动态过程条件下。通过引入基于内核的学习，CVDA 可以扩展到非线性过程。早期故障监控需要内核具有良好的内插和外推能力。然而，传统的单核只表现出一种能力或另一种能力，而不是两种能力。为了克服这个缺点，本研究提出了一种混合核 CVDA 方法，用于非线性动态过程中的早期故障监测。由于使用了混合内核，实现了增强的检测灵敏度和更好地描述监控图表中不断增长的故障严重性。展望未来，这项工作朝着理解内核行为对进程监控性能的影响迈出了一步
⛄ 部分代码
function c = greenmag(w)
% greenmag gives a colormap within [cl(1) cl(2)] from
% Green [0 1 0] to White [1 1 1] to Magenta [1 0 1]
m = 1000; cl = caxis; % Get colormap limits
m1 = round(m*(w-cl(1))/diff(cl)); % Get ratio of (-1), green
m2 = m - m1; % the rest are (+1), magenta
up = (0:m1-1)'/max(m1-1,1); % up = [0,...,1]
dn = (m2-1:-1:0)'/max(m2-1,1); % dn = [1,...,0]
r = [up; ones(m2,1)]; % red vector
g = [ones(m1,1); dn]; % green vector
b = [up; ones(m2,1)]; % blue vector
c = [r g b].^2; % (c = [r g b].^4; for more crisp)
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] Pilario, Cao, and Shafiee. Mixed Kernel Canonical Variate Dissimilarity Analysis for Incipient Fault Monitoring in Nonlinear Dynamic Processes. Comput. and Chem. Eng., 123, 143-154. 2019.
