发明 一种基于自回归极限学习机的非线性动态过程监测方法
【工业自动化与过程控制】 2人
G06F18/2134 G06F18/2135 G06F18/214 G06N3/045 G06N3/048 G06N3/08 G06F17/16 G07C3/00
摘要：本发明公开一种基于自回归极限学习机的非线性动态过程监测方法，旨在利用极限学习机(ELM)算法实施非线性动态过程监测。具体来讲，本发明方法的核心在于利用ELM算法来拟合非线性的自回归(AR)模型，从而实现对采样数据非线性与时序自相关性特征的描述。实施在线过程监测时，利用平方马氏距离统计指标来监测自回归极限学习机模型的输出估计误差，从而反映出在线采样数据是否异常。与传统方法相比，本发明方法利用ELM拟合出了非线性的AR‑ELM模型，描述了测量变量间的非线性动态关系特征。最后，通过具体实施案例对比验证了本发明方法是一种更为优选的非线性动态过程监测方法。
