针对多向主元分析（multi-way principal component analysis，MPCA）算法用于间歇过程实施监控时需要将三维数据转换为高阶的二维矩阵，从而易导致算法的计算量大，且会丢失一些有用信息的情况进行了研究，提出了一种新的间歇过程故障诊断方法——二维主成分分析法（2-dimensional principal component analysis，2DPCA）。该算法首先利用各个批次的二维矩阵构造协方差矩阵，进而求得所有批次协方差矩阵的平均值进行建模，大大降低了计算复杂度，运算时间较MPCA缩短了19/20到3/4，且无须占用太多存储空间；同时，2DPCA计算协方差矩阵较MPCA更为准确，取协方差矩阵的平均值能够更加精确地反映不同类型的故障，在一定程度上增强了故障诊断的准确率。最后，通过将所提出的方法应用于青霉素发酵过程的监控中，验证了该算法的有效性和准确性。
2021-11-11 09:58:41
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本研究报告了使用电导率测量，电子顺磁共振（EPR），红外光谱（FTIR）和高性能液体在未成熟，撕裂和烤熟条件下的阴影生长和阳光生长咖啡豆的理化比较色谱法（HPLC）。 此外，将评估的理化参数与基于Coffee Quality Institute协议的感官评估进行比较。 阴影生长的咖啡豆的电导率，浸出的钾和稳定的自由基的值分别高29％，31％和350％，而多酚氧化酶的酶活性低23％。 相比之下，FTIR和HPLC测量确定了太阳生长的咖啡豆中较高的绿原酸和脂质含量。 重要的是，归因于烤熟谷物的感官等级对于晒太阳咖啡要高出12％。 我们的研究结果表明，阴影生长的咖啡豆在培养过程中经历了微生物活动和不希望的发酵，从而导致咖啡质量降低。 建立了一组选定的理化特性和感官特性之间的相关性，可用于将来的咖啡豆质量控制协议的开发中。
2021-10-11 19:55:55
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2021-09-16 18:02:50
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2021-09-05 09:07:46
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