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基于潜隐变量自相关性子空间划分的故障检测策略

来源 :沈阳化工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：livos

【摘 要】

：

针对主元分析(principal component analysis,PCA)中潜隐变量自相关性对故障检测的影响,提出一种基于潜隐变量自相关性子空间划分的故障检测策略(fault detection strategy b

【作 者】

：

张成 郭青秀 李元 

【机 构】

：

沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心

【出 处】

：

沈阳化工大学学报

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

自相关性  主元分析  k近邻规则  TE过程  半导体蚀刻过程  autocorrelation principal component analysis k 

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61673279),国家自然科学基金重大项目(61490701),辽宁省科学事业公益研究基金(2016001006)

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针对主元分析(principal component analysis,PCA)中潜隐变量自相关性对故障检测的影响,提出一种基于潜隐变量自相关性子空间划分的故障检测策略(fault detection strategy based on dividing autocorrelation of latent variables,FDDA).首先,应用PCA将输入空间通过线性变换分解为主元子空间(principal component subspace,PCS)和残差子空间(residual subspace

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