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基于稀疏主元的原油脱盐过程近红外故障检测

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本文从过程信息的分子层面利用近红外光谱技术研究了原油脱盐过程的故障检测问题.不同于传统基于宏观过程变量的故障检测手段,近红外光谱技术从分子振动信号中获取过程信息,利用所获得的微观分子光谱数据,本文采用稀疏主元分析(SPCA)算法,通过将主元(PC)上的一些载荷压缩为零,以解决由近红外光谱数据维度过高带来的过灵敏问题.将所提方法应用在原油脱盐过程的故障检测结果表明,基于微观分子光谱数据的检测结果在时间上比基于传统宏观过程变量的早了约140分钟,且相对基于主元分析的故障检测方法,具有更高的故障检测精度.
Near-infrared fault detection for crude oil desalting process based on SPCA

金敏骏、栾小丽、刘飞

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江南大学物联网工程学院,江苏省无锡市,214122

轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏省无锡市,214122

原油脱盐过程 故障检测 近红外光谱技术 主元分析 稀疏主元

国家自然科学基金资助项目国家自然科学基金资助项目

6147313761722306

2019

计算机与应用化学
中国科学院过程工程研究所

计算机与应用化学

CSTPCD北大核心
影响因子：0.386
ISSN：1001-4160
年,卷(期)：2019.36(4)
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