【摘 要】
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为了解决多工况、非线性工业过程的故障检测问题,在基于先验知识的基础之上提出了基于多核主元分析方法（Multiple-Kernel Principal Component Analysis,KPCA）的故障检测办法。
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
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为了解决多工况、非线性工业过程的故障检测问题,在基于先验知识的基础之上提出了基于多核主元分析方法（Multiple-Kernel Principal Component Analysis,KPCA）的故障检测办法。首先收集每个工况稳态过程的历史正常数据,直接建立子KPCA模型求得各自的控制限,其次收集工况间的过渡过程的历史正常数据,采取加权平均法求其控制限,最后对过程的故障数据进行检测。以田纳西-伊斯曼过程（Tennessee-Eastman Process,TEP）与MATLAB结合进行仿真实验。仿真结
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