GLRGMM算法：间歇过程的非线性动态在线监控策略

本文主要探讨了"基于GLRGMM的间歇过程在线监控策略"这一主题。间歇过程因其非线性和动态特性在工业生产和其他领域中具有挑战性。针对这些特性，研究者提出了一种创新的方法，即全局—局部正则化高斯混合模型（GLRGMM）。该算法的核心步骤包括以下几个方面： 1. 局部流形结构提取：首先，利用邻域保持嵌入算法来捕捉间歇过程数据中的局部结构，这种算法能够在保持数据局部特性的同时，将其映射到一个低维空间，有效地处理非线性数据。 2. 全局结构与局部特征保留：通过对数据进行低维投影，算法能确保全局结构得到保持，同时最大限度地保留局部流形特征。这有助于理解数据的复杂动态行为。 3. 正则化高斯混合模型：为了应对数据的动态变化，研究者引入了正则项到高斯混合模型中，允许模型在线动态更新，以适应数据流形的不断变化。 4. 在线监控指标集成：通过集成全局和局部监控指标，形成一个综合的监控框架，使得系统能够实时有效地评估间歇过程的状态，及时发现并处理异常情况。 5. 实证验证：文章以青霉素发酵过程为例，展示了所提GLRGMM算法相对于传统的在线监控方法，如DPCA（差分PCA）和GLNPE（全局—局部非参数估计），在在线监控性能上的优势。结果显示，GLRGMM在处理间歇过程的动态性和非线性方面表现更为出色。 总结来说，本文提出了一种创新的在线监控策略，它结合了局部和全局视角，利用高斯混合模型和正则化技术，有效地解决了间歇过程的动态监控问题，为实际工业过程的稳定运行提供了有力的支持。