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一种基于多级Dirichlet过程-隐半markov模型的多模态过程监控方法，并将其应用于热连轧过程( A new multimode process monitoring method based on a hierarchical Dirichlet process—Hidden semi-Markov model with application to the hot steel strip mill process )
DA Jie ZA Chi KPA B
随着现代工厂规模的扩大和过程复杂性的增加，工业过程普遍存在多模态，表现为过程数据的多重分布和复杂关联。在单一模式过程监控方法的基础上，多模式过程监控的研究备受关注。目前，大多数基于先验的过程知识，包括操作模式的数量和每个模式的历史数据集，而这些在许多情况下通常是不可用的。提出了一种基于递阶Dirichlet过程(HDP)和隐半马尔可夫模型(HSMM)的多模式过程监控方法。首先，利用HSMM克服了传统HMM中状态持续时间的局限性。然后，引入HDP作为无限空间的先验，解决了模式信息缺失的问题。其次，基于HDP-HSMM框架，建立了包括未知模式识别在内的模式自动分类识别策略。最后，提出了一种基于马氏距离的全局-局部监控策略，实现了对数似然负概率的多模式过程监控。在田纳西-伊士曼过程和实际热轧过程中验证了该方法的有效性。
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