Independent Component Analysis Mixture Model Based Dissimilarity Method for Performance Monitoring of Non-Gaussian Dynamic Processes with Shifting Operating Conditions
Notice bibliographique
Résumé
An independent component analysis (ICA) mixture model based local dissimilarity method is proposed in this article for performance monitoring of multimode dynamic processes with non-Gaussian features in each operating mode. The normal benchmark set is assumed to be from different operating modes, each of which can be characterized by a localized ICA model. Thus, an ICA mixture model is developed with a number of non-Gaussian components that correspond to various operating modes in the normal benchmark set. Further, the Bayesian inference rules are adopted to determine the local operating modes that the monitored set belongs to and the ICA mixture model based dissimilarity index is derived to evaluate the non-Gaussian patterns of process data by comparing the localized IC subspaces between the benchmark and the monitored sets. Moreover, the process dynamics are taken into account by implementing sliding window strategy on the monitored data set. The proposed ICA mixture model based dissimilarity method is applied to monitor the performance of the Tennessee Eastman Chemical process with multiple operating modes and the fault detection results demonstrate the superiority of the proposed method over the conventional eigenvalue decomposition based and geometric angle based principal component analysis (PCA) mixture dissimilarity methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».