摘要

建立了一种基于主成分分析的主元空间线性动态模型,将主成分分析的得分变量视为由高斯白噪声驱动的线性动态模型输出,可有效去除主元得分向量的动态相关性,动态模型参数可以通过期望最大化方法迭代辨识。分别在主元残差空间和主元空间线性动态模型上建立监控统计量,从而实现对动态过程的故障检测。通过数值仿真验证,该算法故障检测的检测率和误警率均表现良好。

  • 单位
    浙江大学; 工业控制技术国家重点实验室

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