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基于PICA的过程监控方法概率独立成分分析非高斯噪声污染 2009/6/11

工业过程中普遍存在噪声污染，本文在概率主元分析方法（PPCA）的基础上，把该方法推广到非高斯过程，提出一种新的基于概率独立成分分析（PICA）的过程监控方法.针对过程的非高斯和噪声信息，分别建立其对应的统计量I2和MR.通过对Tennessee Eastman（TE）过程的仿真研究，验证了该方法的可行性和有效性，较好地改善了过程的监控效果，从而更好地保证过程运行的安全、稳定性.