Online monitoring method for multiple operating batch processes based on local collection standardization and multi‐model dynamic PCA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To handle multiple operations and non‐Gaussian problems which widely exist in complex industry processes, a new online monitoring method for multi‐operation batch processes is proposed by combing local collection standardization and multi‐model dynamic principal component analysis (LCS‐MMDPCA). Since a series of operations are often manually manipulated by operators, in general, the statistics of each batch data do not follow Gaussian distribution, which results in a failure for the construction of a multivariate statistical model. To target multiple operations and non‐Gaussian problems, we first split the complex batch processes into a sequence of stages. Subsequently, the data in each stage are clustered according to the operations. Then, we exploit the Local Collection Standardization (LCS) method to make the data belonging to the same cluster obey Gaussian distribution. At last, we adopt MMDPCA to model the complex industry processes with multiple operations and non‐Gaussian features. Experimental results on fault detection in ladle furnace steelmaking process showed the advantages of the proposed method in comparison to multiway kernel principal component analysis (MKPCA) and multiway dynamic principal component analysis (MDPCA).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».