【摘 要】
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针对一类非线性多模态的化工过程,提出一种基于概率核主元的混合模型（PKPCAM）,并利用贝叶斯推理策略进行过程监控与故障诊断。在提出的模型中,每个操作模态由一个局部化的概率
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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针对一类非线性多模态的化工过程,提出一种基于概率核主元的混合模型（PKPCAM）,并利用贝叶斯推理策略进行过程监控与故障诊断。在提出的模型中,每个操作模态由一个局部化的概率核主元分量描述,从而构建的一系列分量对应了不同的操作模态。首先,将过程数据从原始的度量空间投影到高维特征空间;其次,在该特征空间建立概率主元混合模型,从概率角度刻画数据集的多个局部分量特征;最后,在提取的核主元分量内获得测试样本的后验概率,结合模态内的马氏距离贡献度,提出基于贝叶斯推理的全局概率指标进行故障检测,同时利用模态内变量的相对
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