基于靜-動(dòng)態(tài)特性協(xié)同感知的復(fù)雜工業(yè)過程運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)

摘要： 針對(duì)當(dāng)前過程監(jiān)測(cè)和運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)方法等對(duì)工況信息感知不全面、漏報(bào)和誤報(bào)現(xiàn)象嚴(yán)重等問題,在深入研究工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)靜-動(dòng)態(tài)特性協(xié)同感知方法的基礎(chǔ)上,提出關(guān)鍵性能指標(biāo)(Key performance indicators, KPI)驅(qū)動(dòng)的慢特征分析(Slow feature analysis, SFA)算法.將關(guān)鍵性能指標(biāo)信息融入到慢特征分析中,協(xié)同感知復(fù)雜工業(yè)過程的靜-動(dòng)態(tài)特性變化,并...