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摘要
针对传统慢特征分析（SFA）无法充分解析连续搅拌釜式反应器（CSTR）非线性特性问题，提出一种改进的慢特征分析故障诊断方法——随机傅里叶SFA(RFSFA)，并开发了相应的仿真实验平台。该方法引入随机傅里叶映射技术实现过程变量的非线性变换，进而利用慢特征分析建立非线性统计监控模型。为了避免模型随机参数的影响，应用贝叶斯推理理论构建了集成学习模型。为验证该方法的有效性，设计了一个CSTR故障模拟与算法测试实验平台，包括正常工况模拟、故障工况模拟、故障检测等多个子系统。测试结果表明，RFSFA方法具有比传统SFA方法更好的故障检测性能，所开发的实验平台易于操作，开放性好，能够很好地验证算法的有效性。
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