【摘 要】
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为了使化工生产中复杂系统的故障判断更加精准、更加有说服力,采集系统正常工作和故障状态时的数据,运用改进的主元分析（PCA）算法判断系统是否有故障产生。改进的主元分析算法
【机 构】
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河北师范大学职业技术学院河北石家庄050024,北京交通大学电气工程学院北京100044,石家庄铁道大学四方学院河北石家庄051132
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为了使化工生产中复杂系统的故障判断更加精准、更加有说服力,采集系统正常工作和故障状态时的数据,运用改进的主元分析（PCA）算法判断系统是否有故障产生。改进的主元分析算法是在传统主元分析的基础上将平方预测误差SPE统计量分化成与主元显著关联的检测变量残差（PVR）统计量和其余一般变量残差（CVR）统计量,再与Hotelling’s T2统计量相配合进行系统故障的判断,使检测到的结果更加精准,生产过程更加安全。将此改进的主元分析方法运用到田纳西—伊斯曼过程中,仿真结果验证了该方法可以有效识别系统处于正常工况状
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