使用基于高斯过程的潜在变量模型估计和可视化过程状态
1Department of Applied Chemistry, School of Science and Technology Meiji University Kanagawa Japan.
本研究介绍了工业过程状态估计和可视化的高斯过程模型. 高斯过程动态模型 (GPDM) 在估计过程状态方面表现出卓越的准确性,使同时可视化成为可能.
科学领域:
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 数据科学数据科学数据科学
- 控制系统 控制系统
背景情况:
- 准确的工艺状态估计和可视化对于化学和工业工厂的有效控制至关重要.
- 工业过程经常表现出与高斯分布相关的特征,使得高斯过程模型在理论上具有相关性.
研究的目的:
- 提出使用高斯过程潜变量模型进行过程状态估计和可视化的新方法.
- 评估贝叶斯高斯过程隐性变量模型 (BGPLVM),无限扭曲混合模型 (iWMM) 和高斯过程动态模型 (GPDM) 的性能.
主要方法:
- 使用基于BGPLVM,iWMM和GPDM的两个潜在变量进行过程状态估计和可视化.
- 分析田纳西东曼过程数据集以评估模型性能.
- 整合时间延迟的过程变量来解释过程动态.
主要成果:
- 在过程状态估计中,GPDM获得了最高的性能,其次是iWMM和BGPLVM.
- 包含时间延迟变量显著提高了估计准确性.
- 通过GPDM准确地估计了四个过程状态,准确度约为100%,仅使用两个潜在变量.
- 在估计10个工艺状态时,GPDM的准确度约为90%.
结论:
- 在工业环境中,GPDM对于准确的工艺状态估计和同时可视化非常有效.
- 提出的方法,特别是具有时间延迟变量的GPDM,为复杂的过程监控提供了可靠的解决方案.
- 高斯过程潜变量模型为了解和控制工业过程提供了强大的框架.
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