Case studies in Bayesian segmentation applied to CD control

A.R. Taylor; S.R. Duncan

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Case studies in Bayesian segmentation applied to CD control

机译：贝叶斯分割中的案例研究应用于CD控制

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Identifying step changes in historical process and controller output variables can lead to improved process understanding and fault resolution in control system performance analysis. This paper describes an application of Bayesian methods in the search for statistically significant temporal segmentations in the data collected by a cross directional (CD) control system in an industrial web forming process. CD control systems give rise to vector observations which are often transformed through orthogonal bases for control and performance analysis. In this paper two models which exploit basis function representations of vector times series data are segmented. The first of these is a power spectrum model based on the asymptotic Chi-squared approximation which allows large data sets to be processed. The second approach, more capable of detecting small changes, but as a result is more computationally demanding, is a special case of the multivariate linear model. Given the statistical model of the data, inference regarding the number and location of the change-points is based on numerical Bayesian methods known as Markov chain Monte Carlo (MCMC). The methods are applied to real data and the resulting segmentation relates to real process events.

机译：识别历史过程和控制器输出变量中的阶跃变化可以改善控制系统性能分析中对过程的理解和故障解决。本文介绍了贝叶斯方法在工业网成形过程中通过横向（CD）控制系统收集的数据中具有统计意义的时间分段搜索中的应用。 CD控制系统产生矢量观测值，这些矢量观测值通常通过正交基进行转换，以进行控制和性能分析。本文对利用向量时间序列数据的基函数表示的两个模型进行了分割。其中第一个是基于渐近卡方逼近的功率谱模型，该模型允许处理大型数据集。第二种方法是多变量线性模型的一种特殊情况，它能够检测较小的变化，但结果是对计算的要求更高。给定数据的统计模型，有关更改点数量和位置的推论是基于称为Markov链蒙特卡洛（MCMC）的数字贝叶斯方法进行的。该方法被应用于真实数据，并且所产生的分割与真实过程事件有关。

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来源
《International Journal of Adaptive Control and Signal Processing》 |2003年第5期|p.363-392|共30页
作者
A.R. Taylor; S.R. Duncan;
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作者单位

Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, UK;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类电工技术;
关键词

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