【摘 要】
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针对基于主元分析(PCA)的统计监控模型受到历史数据中异常点强烈影响的不足,鉴于建模历史数据中存在的异常点会影响过程监控效果,分析目前常用的鲁棒异常值检测算法原理及其
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针对基于主元分析(PCA)的统计监控模型受到历史数据中异常点强烈影响的不足,鉴于建模历史数据中存在的异常点会影响过程监控效果,分析目前常用的鲁棒异常值检测算法原理及其缺陷,提出将中心最短距离(CDC)法与椭球多变量整理(MVT)法相结合,构成一种基于鲁棒尺度的CDC-MVT异常值综合检测算法,更加准确地检测异常点。将该算法应用于工业发酵过程,与CDC法和MVT法相比较,该算法能够有效去除建模数据中的异常点。
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