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使用经过分布式计算技术训练的简约高斯混合模型进行自适应故障检测和诊断。 (英语) Zbl 1398.93324号

小结:在工业在过程自动化方面取得了巨大进步之后,一个重要的挑战仍然存在:异常情况下的自动化。解决这一挑战的第一步是故障检测和诊断(FDD)。本文提出了一种基于分布式计算环境下训练的混合模型的批量增量自适应故障检测与诊断方法。所使用的模型来自一系列简约高斯混合模型(PGMM),在这种模型中,当可用数据很少时,模型参数的减少带来了重要的优势,这是一种预期的故障情况。另一方面,大量不同的模型带来了另一个挑战,即为给定行为选择最佳模型。为此,建议使用分布式计算技术训练大量模型,以便选择最佳模型。这项工作建议使用火花框架,非常适合迭代计算。所提出的方法在模拟过程田纳西-伊斯曼过程(TEP)中得到了验证,在故障检测和诊断方面都显示出良好的结果。此外,数值实验表明,训练大量模型以选择最佳模型是可行的后部.

MSC公司:

93E10型 随机控制理论中的估计与检测
93C83号 涉及计算机的控制/观察系统(过程控制等)
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62H25个 因子分析和主成分;对应分析
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
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全文: 内政部

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