特征空间递归更新的ICA算法及发酵过程监测应用

刘世成; 高彦臣; 王海清; 李平

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特征空间递归更新的ICA算法及发酵过程监测应用

过程系统工程 | 更新时间：2025-12-10

- 特征空间递归更新的ICA算法及发酵过程监测应用
- ICA algorithm based on recursively updating of feature space and application to fermentation process monitoring
- 化工学报 2008年第11期页码：2830-2836
- 作者机构：
  
  1. 浙江大学工业控制技术国家重点实验室，工业控制研究所
  2. 青岛市工业信息化技术重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 网络首发：2008-11-05，
  
  纸质出版：2008-11-05
- 稿件说明：
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刘世成, 高彦臣, 王海清, 等. 特征空间递归更新的ICA算法及发酵过程监测应用[J]. 化工学报, 2008,(11):2830-2836.

LIU Shicheng, GAO Yanchen, WANG Haiqing, et al. ICA algorithm based on recursively updating of feature space and application to fermentation process monitoring[J]. CIESC Journal, 2008, (11): 2830-2836.
刘世成, 高彦臣, 王海清, 等. 特征空间递归更新的ICA算法及发酵过程监测应用[J]. 化工学报, 2008,(11):2830-2836. DOI：

LIU Shicheng, GAO Yanchen, WANG Haiqing, et al. ICA algorithm based on recursively updating of feature space and application to fermentation process monitoring[J]. CIESC Journal, 2008, (11): 2830-2836. DOI：

摘要

及时更新监测模型以适应过程的时变特性，对准确检测出化工过程异常和设备故障具有重要意义。针对普通独立元分析（ICA）算法在更新计算监测模型时计算复杂度高、效率低的缺点，提出了一种基于特征空间递归更新的在线独立元分析（RUFS-ICA）算法。将算法应用于青霉素发酵过程的在线建模与监测中，与普通ICA方法相比，仿真统计结果表明，平均误警率降低至1.67%，基本克服了漏报现象；与其他在线更新算法相比，复杂度明显降低，计算时间减少54.1%，节省了存储量。

Abstract

Updating the monitoring model timely to address the time-variant characteristics has vital significance in detecting abnormalities of chemical process and equipment breakdown exactly.The conventional ICA-based methods used to update the model have a high computational load and low efficiency.RUFS-ICA algorithm was proposed to model and monitor a fed-batch penicillin fermentation process on line.Compared with conventional ICA methods

the proposed method reduced the false alarm rate to 1.67% and basically overcame alarm failures.Compared with other methods

the algorithm could greatly decrease the computation time by about 54.1%

and saved the memory.

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