【摘要】：獨立元分析(ICA)是從多個源信號的線性混合中分離出源信號的技術(shù),是一種基于信號高階統(tǒng)計特性的算法。但對于處理非線性變化信號有一定的局限,核獨立元分析(KICA)方法能夠很好地解決這個問題,該方法主要結(jié)合了核主元分析(KPCA)和獨立元分析(ICA)的優(yōu)點,是在線故障檢測的一種非線性算法。該算法利用工業(yè)過程中多儀表在正常工作下的歷史數(shù)據(jù)建立故障檢測模型,通過監(jiān)控檢測統(tǒng)計量是否超出閥值控制限來進行故障檢測。使用TE(Tennessee Eastman)過程數(shù)據(jù)進行仿真來驗證此算法的有效性。
[Abstract]:Independent element analysis (ICA) is a technique for separating source signals from linear mixing of multiple source signals and is an algorithm based on high order statistical characteristics of signals. However, there are some limitations in dealing with nonlinear varying signals. The kernel independent element analysis (KICA) method can solve this problem well. This method mainly combines the advantages of kernel principal component analysis (KPCA) and independent component analysis (ICA). It is a nonlinear algorithm for online fault detection. A fault detection model is established by using the historical data of multiple instruments in the industrial process under normal operation, and the fault detection is carried out by monitoring whether the detection statistics exceed the threshold control limit. The validity of the algorithm is verified by using TE (Tennessee Eastman) process data.
【作者單位】： 廣東理工學院電氣系;廣東理工學院科技中心;
【分類號】：TP277

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