针对化工过程数据复杂、非线性的特点,提出一种基于核熵成分分析(KECA)的化工过程故障监测算法。首先,KECA算法按照Renyi熵值的大小选取特征值及特征向量,相比传统的KPCA监测算法,其保留主元个数更少,可以有效减少运算量。同时,仿真研究表明KECA算法选取的主元具有角度结构特性,据此,提出一种新的统计量——CS(Cauchy-Schwarz)统计量,其对应到核特征空间中即为向量间的角度余弦值,可以较好表述不同概率密度分布之间的相似度。最后,将KECA和KPCA算法分别应用于TE(Tennessee Eastman)过程,结果表明KECA在故障检测延迟与检出率相比KPCA都有很大的优势。
本文主要针对某高层建筑基坑施工过程中基坑变形监测所采用的方法以及精度进行分析。主要内容包括基坑水平位移观测和沉降观测，由于地质环境变化可能产生的周边建筑物沉降观测和倾斜观测。采用监测方法为精密二等水准测量、全站仪极坐标法、投点法，并分析所采用的观测方法和仪器设备能否满足精度要求。
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