【摘 要】
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针对化工聚合反应过程的特点,结合小波分解多分辨率特性和独立元分析（ICA）提取个数较少的相互独立信号的优点,改进了基于自相关神经元网络的非线性主元分析（NLPCA）方法。在传统的
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针对化工聚合反应过程的特点,结合小波分解多分辨率特性和独立元分析（ICA）提取个数较少的相互独立信号的优点,改进了基于自相关神经元网络的非线性主元分析（NLPCA）方法。在传统的非线性PCA方法中引入了独立元分析模块,不仅解决了自相关神经元网络中确定各层神经元个数的问题,而且以最少的独立元个数捕捉数据的非线性特征。多尺度监控可以识别各种幅值的故障,提高了监控效果。在此基础上,计算I^2、Ie^2和SPE统计量用于故障检测。贡献图法用于识别故障变量。在聚酯生产过程上的仿真结果表明,改进后的方法比传统的非线性
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