关键词：算法；集成；系统工程；非线性；非高斯；联合指标；局部切空间排列算法；田纳西-伊斯曼过程
摘 要：很多实际工业过程数据都具有高维、非线性且不严格服从高斯分布等特点。为处理数据维数高且是高斯分布和非高斯分布的混合体等问题,实现高效的过程监控,提出了一种基于LTSA和联合指标的非高斯过程监控方法。首先采用局部切空间排列(LTSA)算法从正常样本数据中提取低维子流形以实现维数约减;然后基于非高斯-高斯两步策略建立统计模型并得到非高斯统计量和高斯统计量,再对其进行加权得到新的统计量以实现对过程的监控;最后将该方法应用于田纳西-伊斯曼标准测试平台和实际乙烯裂解炉的过程监控,说明了所提方法的有效性。
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