作者：赵忠盖 刘飞动态因子分析过程监控建模监控指标
摘要：在复杂工业系统的监控中，因子分析（FA）方法不需要专业的机理知识，应用系统日常运行数据建立模型，充分考虑了模型误差的普遍意义，具有较大的推广价值。针对实际过程的动态特性，基于自回归（AR）方式扩展过程变量数据矩阵，本文提出一种动态因子分析（DFA）的数据建模方法，充分提取了变量的自相关信息和互相关信息。另一方面，将DFA引入过程监控中，构建统计量作为监控指标，分别衡量变量的特征信息和误差信息，从而实现对动态过程运行状况的监控与评估。在Tennessee-Eastman（TE）过程中的应用研究，反映了这种方法的优越性。
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