【摘 要】
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提出基于改进核主元和支持向量数据描述（SVDD）故障检测方法,适合于复杂工业过程具有非线性和非高斯性的情况。首先,通过对核主元（KPCA）特征空间样本进行重构误差,在样本集上自动
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提出基于改进核主元和支持向量数据描述（SVDD）故障检测方法,适合于复杂工业过程具有非线性和非高斯性的情况。首先,通过对核主元（KPCA）特征空间样本进行重构误差,在样本集上自动识别异常值,减少对KPCA算法的影响并增强非线性核映射。然后,利用支持向量数据描述算法处理数据非高斯信号,据此构建统计量对工业过程进行检测。最后,将所提出的改进核主元和支持向量数据描述方法应用于田纳西-伊斯曼（TE,Tennessee Eastman）过程的仿真实验,结果说明提出方法的有效性。
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