主元分析法在火电厂过程控制中的应用  

Application of Principal Component Analysis in Power Plant Process Control Systems

作　　者：王京茹[1] 李平康[1] 郑宏伟[1] 

机构地区：[1]北京交通大学,北京100044

出　　处：《仪器仪表学报》2004年第z1期1016-1017,1036,共3页Chinese Journal of Scientific Instrument

摘　　要：火电厂的过程数据信息具有多变量非线性和强耦合性,这对信息的有效监测利用不便。将主元分析法应用于火电厂过程控制系统的数据分析,以燃料系统为例对影响系统性能的多个变量进行降维,得出了影响该系统的主要过程变量,为生产过程的分析、建模、监控、优化等提供了信息依据,使过程数据处理更为方便和简化。Multi-variable and strong coupling of process data in coal fired power plants influent the effective use for monitoring of the systems. Based on principal component analysis (PCA),it analyzes the data of a power plant coal feed control system.By reducing the dimension of the variables with the PCA, the proposed approach provides a base use of the process data for analyzing, modeling, monitoring, and optimizing of the systems.

关 键 词：主元分析 方差矩阵 得分向量 

分 类 号：TH7-55[机械工程—仪器科学与技术]