针对复杂工业过程中的非线性、非高斯特性以及多工况问题,提出了一种基于局部模型的在线统计监测新方法.首先利用局部最小二乘支持向量机回归(Least square support vector regression,LSSVR)模型对过程输出进行预测,与真实的输出相比...针对复杂工业过程中的非线性、非高斯特性以及多工况问题,提出了一种基于局部模型的在线统计监测新方法.首先利用局部最小二乘支持向量机回归(Least square support vector regression,LSSVR)模型对过程输出进行预测,与真实的输出相比较构成残差序列.然后利用ICA-PCA两步特征提取策略,完整地提取残差的高斯和非高斯信息,最后用三个统计量(I^2、T^2和SPE)对过程进行监测,建立了一种具有非线性、非高斯特性的多工况过程在线监测算法.通过对TE(Tennessee Eastman)过程的仿真研究,验证提出的方法是可行、有效的,并显示出了一定的故障检测能力.展开更多
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