数据驱动PCA、ICA和KICA故障检测仿真比较

张宵; 马洁

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数据驱动PCA、ICA和KICA故障检测仿真比较

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针对同一非线性过程数据,分别应用多元统计过程监控技术中的主元分析(Principal Component Analysis,PCA)、独立元分析(Independent Component Analysis,ICA)和核独立元分析(Kernel Independent Component Analysis,KICA)三种方法进行了故障检测建模,并进行了仿真比较研究.通过田纳西-伊斯曼过程(Tennessee Eastman Process,TE)仿真结果表明:在处理实际工业生产中非线性、非高斯的数据方面,KICA方法具有更强的故障监测能力.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2014年第5期|56-6166|共7页
作者
张宵; 马洁;
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作者单位

北京信息科技大学自动化院,北京100192;

北京信息科技大学自动化院,北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
非线性过程; 故障检测; 主元分析; 独立元分析; 核独立元分析;

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