递归核PCA及其在非线性过程自适应监控中的应用

作者：谢磊; 王树青

来源：化工学报, 2007, (07): 1776-1782.

• 时变非线性过程
• 故障检测
• 递归核主元分析
• 自适应监控 time-varying nonlinear process
• fault detection
• recursive kernel principal component analysis
• adaptive process monitoring

PCA、PLS作为常用的多变量统计监控算法,一般适用于线性、定常的过程。针对实际工业过程的时变、非线性特性,提出了一种递归核PCA(RKPCA)方法用于非线性过程的自适应监控。RKPCA算法通过将递归奇异值分解推广到核空间,给出了核形式描述的递归KPCA算法,运算复杂度比KPCA明显降低,保证非线性监控模型能够在线更新。在Alstom工业燃气发生装置上的自适应监控表明,所提出的RKPCA算法能够及时跟踪非线性过程的时变特征,保证了监控模型的有效性。

• 单位
  工业控制技术国家重点实验室