作者：杨雅伟; 宋冰; 侍洪波过程监测两步子空间划分主元分析独立元分析局部离群因子
摘要：为了解决现代化工过程采集的数据维度高、分布复杂的问题,提出一种基于两步子空间（two step subspace division,TSSD）划分的化工过程监测方法。为了降低过程分析复杂度,将具有相似特性的变量划分为同一空间。考虑数据的复杂分布问题,将第一步得到的每个子空间划分为高斯空间与非高斯空间。利用主元分析（principal component analysis,PCA）和独立元分析（independent component analysis,ICA）方法建立检测模型并构造统计量。整合每个子空间的统计量并基于局部离群因子（local outlier factor,LOF）方法构建综合统计量。结果表明：TSSD方法对于16个故障均能取得最优的漏报率,尤其是故障10和故障16,漏报率分别为15.375%和6.75%,有效验证所提出的基于两步子空间划分的过程监测方法的优越性。
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