Dynamic process monitoring using dynamic latent‐variable and canonical correlation analysis model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dynamic latent‐variable (DLV) modelling is a very effective method for dynamic process monitoring. However, the DLV method only focuses on auto‐correlation in process data but ignores the cross‐correlation between inputs and outputs. To overcome this shortcoming, a novel dynamic process monitoring method using dynamic‐latent variable and canonical correlation analysis (DLV‐CCA) is proposed. Considering the dynamics in the process data, the proposed DLV‐CCA method first utilizes the DLV method to decompose the input space into input dynamic and static subspaces. The output space is also decomposed into output dynamic and static subspaces by DLV. Then, canonical correlation analysis (CCA) is used to explore the cross‐correlation between the dynamic subspaces (including input dynamic and output dynamic subspaces) and the static subspaces (including input static and output static subspaces). According to the CCA results, residual signals are generated and corresponding Hotelling's T 2 statistics are established to detect variations in these residual signals. A numerical example and a closed‐loop continuous stirred‐tank reactor (CSTR) are employed to demonstrate the superior performance of the DLV‐CCA based process monitoring compared with other relevant 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 | 0,000 | 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 ».