【摘 要】
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工业过程数据具有动态、非高斯等特性.独立成分分析(independent component analysis,ICA)既可以分析数据的非高斯形式,又可以极大地去除多变量间的耦合且满足独立性要求.本
【机 构】
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湖州师范学院工学院,杭州电子科技大学电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573137)资助.
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工业过程数据具有动态、非高斯等特性.独立成分分析(independent component analysis,ICA)既可以分析数据的非高斯形式,又可以极大地去除多变量间的耦合且满足独立性要求.本文引入粒子群算法优化ICA模型参数,自适应地确定独立成分个数.同时,提出一种基于隐马尔科夫链模型(hidden Markov model,HMM)的自适应检测限设计方法,将时间相关数据块的特征信息变化作为过程故障的检测依据.首先利用由时间窗方法确定的独立成分组成监测矩阵来训练HMM模型,旨在提高独立成分间相关性
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