基于最大均值差异的多模态过程过渡模态识别方法

摘要

为了更好地揭示多模态过程的运行状态和数据分布变化规律,提高后续建模精度,提出基于最大均值差异(MMD)的多模态过程的过渡模态识别方法.?引入滑动窗口对数据进行切割,使用最大均值差异对多模态过程数据的分布差异进行度量,通过与稳定模态阈值α比较区分过程数据的稳定模态和过渡模态.?在过渡模态段内减小滑动窗口窗宽,利用过渡模态阈值β识别出过渡子模态.?数值仿真实验的模态识别结果表明,所提方法可以准确检测出输入变量期望值的阶跃变化,实现对模态的准确识别.?田纳西伊斯曼(TE)过程仿真数据实验表明,所提方法可以有效地划分出合理的模态,进而选择出分布最相近的历史模态建模,提高多模态过程的软测量建模精度.