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基于核独立成分分析的过程故障检测方法

傅若玮  宋执环  
【摘要】:传统独立成分分析用一个固定的非线性函数作为独立性度量和对照函数,而对独立成分服从不同非高斯分布的情况没有细分。针对其不足,本文在再生核 Hilbert 空间(Reproducing Kernel Hilbert Space,RKHS)中将互信息核化,作为对照函数来衡量独立成分的非高斯性,给出了一种新的独立成分分析算法,并讨论其与其他核化方法的区别.提出一种基于核独立成分分析的故障检测方法,能避免不同分布的数据得到相同的非高斯度,增强了故障检测算法的准确性和鲁棒性。通过 Tennessee Eastman 过程的仿真研究,表明该算法的可行性和有效性.

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