【摘 要】
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针对复杂工业数据存在自相关的特点,提出一种基于最小/最大自相关因子分析（MAF）结合独立元分析（ICA）的故障诊断方法。首先利用自相关因子分析得到监测量的最大自相关矩阵,该矩阵
【机 构】
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石家庄铁道大学四方学院,石药集团中奇制药技术有限公司,东北大学信息科学与工程学院
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针对复杂工业数据存在自相关的特点,提出一种基于最小/最大自相关因子分析（MAF）结合独立元分析（ICA）的故障诊断方法。首先利用自相关因子分析得到监测量的最大自相关矩阵,该矩阵包含数据信息的空间特征,并且去除了噪声;然后对其进行独立元分析,根据高阶统计信息,提取出独立元;并依据I2和SPE统计量值来判断系统的工作状态;最后采用变量贡献图对故障进行定位。将该方法应用到TE过程,验证了其可行性以及与ICA和MAF相比时的优越性。
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