【摘 要】
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针对复杂的化工过程,提高过程监控能力,提出基于核独立成分分析（Kernel independent component analysis,KICA）和核Fisher判别分析（Kernel fisher discriminant analysis,KFDA）的
【机 构】
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南京师范大学电气与自动化工程学院,南京航空航天大学自动化学院
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针对复杂的化工过程,提高过程监控能力,提出基于核独立成分分析（Kernel independent component analysis,KICA）和核Fisher判别分析（Kernel fisher discriminant analysis,KFDA）的过程监测与故障识别方法.通过利用核独立成分分析建立正常工况模型,得到检测故障信息.在发生故障的情况下,利用Fisher判别分析方法在高维的特征空间的特点和优势,可求出满足最大分离程度的核Fisher判别向量和特征向量,根据当前故障的判别向量和历史故障数
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