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摘要
典型变量差异度分析（CVDA）是近年来提出的一种新型动态过程监控方法，已在微小故障检测领域获得成功应用。针对传统CVDA方法忽视了特征量的概率信息挖掘问题，提出一种基于加权概率CVDA(WPCVDA)的动态化工系统微小故障检测方法。一方面，该方法在基本CVDA模型特征基础上引入Wasserstein距离（WD）度量特征量概率分布的变化，构造概率化的WD特征提高CVDA模型对微小故障的灵敏度；另一方面，进一步考虑不同的WD特征成分携带故障信息的差异性，设计一种自适应权值计算策略，为关键的故障敏感特征成分设置大的权值，突出其在监控统计量中的作用。在一个标准化工过程的验证结果说明，所提出的WPCVDA方法比传统CVDA方法具有更好的微小故障检测性能。
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