检索结果-内蒙古大学图书馆

INFLUENCE OF SCALING AND UNFOLDING IN PCA BASED MONITORING OF NUTRIENT REMOVING BATCH PROCESS

IFAC Proceedings Volumes 2006年第13期39卷 114-119页

作者： Magda Ruiz Kris Villez Gurkan Sin Joan Colomer Peter Vanrrolleghem 1Control Engineering and Intelligent Systems Group –eXiT Department of Electronics Computer Science and Automatic Control University of Girona Campus Montilivi CP 17071 Building PIV Girona - Spain Department of Applied Mathematics Biometrics and Process Control Ghent University Coupure Links 653 B-9000 Ghent – Belgium

The data set of batch biological and biotechnological processes can be organized in a three-way data matrix. In this paper the usefulness of different PCA approaches for monitoring is analyzed. Different ways of unfolding and scaling of data have been applied to a pilot-scale SBR data. PCA is used to reduce the dimensionality and to remove the non-linearity dynamic of the data. Moreover, a new method to select the number of principal components is proposed. Loadings graphics are used to determinate the predominant variables for each one. The results show that whatever model can be applied depending on the goal of the monitoring, however the models implicate possible false alarms or faults omission.

关键词： Biological Process Process monitoring Multiway Principal Component Analysis (MPCA)

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