【摘 要】
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提出一种改进的主元分析(PCA)方法，采用主元相关变量残差(PVR)统计量代替通常的平方预测误差Q统计量，用于工业过程的监测与故障诊断。改进PCA避免了Q统计量的保守性，能够提供更
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室、工业控制技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金 !(No .2 0 0 760 40 );国家 863 /CIMS应用基础研究资助项目&&
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提出一种改进的主元分析(PCA)方法，采用主元相关变量残差(PVR)统计量代替通常的平方预测误差Q统计量，用于工业过程的监测与故障诊断。改进PCA避免了Q统计量的保守性，能够提供更详细的过程变化信息，从而有效识别正常工况改变与过程故障引起的T2图变化。通过对双效蒸发过程的仿真监测，与普通PCA方法进行了比较，表明了改进PCA方法的有效性。
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