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改进CCM算法检测外部扰动下系统变量间的时滞和因果关系

资 源 简 介

在化工过程中,可以通过分析变量间的相互作用和时滞关系,推理故障的传播路径和网络,指出故障的根原因。这对提高过程安全性,增强经济效益具有重要意义,是研究的热点和难点。常见的互相关函数和传递熵等方法,由于只适用于线性或弱非线性系统,或计算量较大,往往无法准确地获得变量间的时滞信息和作用强度,在实际应用中存在不足。近年来,在生态领域研究中提出的交叉收敛映射(CCM)算法,被认为是一种适用于非线性耦合过程因果分析的方法,可适用于耦合变量间时滞关系的检测。但对于带有外部扰动的化工过程,CCM无法根据随时受到扰动的过程数据构造出稳定的嵌入流形,导致了时滞和因果分析失败。而基于CCM进行改进的扰动过滤交叉映射(DFCM)方法,通过分析外部扰动对系统的影响,预先筛选扰动数据,再将过滤后的数据代入交叉映射的计算中。算例表明,这种处理能有效地避免扰动下嵌入流形不稳定的问题,适用于处于扰动下的化工过程,并得到良好的时滞和因果关系分析效果。


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