【摘 要】
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以多元统计分析技术为核心的间歇过程建模、在线监测逐渐成为过程工业的关注焦点，然而过程数据中存在的大量离群点将直接影响上述方法的可靠性，为此提出了一种基于鲁棒M估计的
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,流程工业综合自动化国家重点实验室
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以多元统计分析技术为核心的间歇过程建模、在线监测逐渐成为过程工业的关注焦点，然而过程数据中存在的大量离群点将直接影响上述方法的可靠性，为此提出了一种基于鲁棒M估计的间歇过程离群点检测方法。该方法首先通过积分方程离散化将模型参数估计问题转化为最小二乘优化问题；分别利用Tikhonov正则化方法及鲁棒M估计消除噪声和离群点对模型参数估计的影响；最后通过分析各个样本点的权值，实现过程数据的离群点检测。将所提出的方法应用于半间歇反应过程，实验结果验证了方法的可行性与有效性。
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