基于核独立元分析的间歇过程在线监控

摘要

针对间歇过程独特的数据特点,提出了一种基于核独立元分析(kernel ICA)的局部在线建模监控方法.核独立元分析通过规范相关性将比较函数扩展到一个再生的核希尔伯特空间,并用核的方法在此空间对比较函数进行计算和寻优.对含有多种分布的过程源数据,核独立元分析是一种比独立元分析(ICA)更有效的特征提取方法.对于按批次方向展开的间歇过程历史建模数据,在每一个时间间隔点应用核独立元分析算法提取独立元用于建模,并计算I2和SPE统计量及相应的控制限.此方法不需要对未来测量值进行估计,更重要的是解决了核独立元分析不能直接处理间歇过程高维历史建模数据的难题.仿真结果验证了所提出方法的可行性和有效性,并显示出比传统MICA更好的监控效果.