【摘 要】
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及时更新监测模型以适应过程的时变特性,对准确检测出化工过程异常和设备故障具有重要意义。针对普通独立元分析（ICA）算法在更新计算监测模型时计算复杂度高、效率低的缺点,提
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室,青岛市工业信息化技术重点实验室
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及时更新监测模型以适应过程的时变特性,对准确检测出化工过程异常和设备故障具有重要意义。针对普通独立元分析（ICA）算法在更新计算监测模型时计算复杂度高、效率低的缺点,提出了一种基于特征空间递归更新的在线独立元分析（RUFS-ICA）算法。将算法应用于青霉素发酵过程的在线建模与监测中,与普通ICA方法相比,仿真统计结果表明,平均误警率降低至1.67%,基本克服了漏报现象;与其他在线更新算法相比,复杂度明显降低,计算时间减少54.1%,节省了存储量。
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