摘要：鉴于工业生产中多变量数据难以服从统一高斯分布, 本文利用控制系统的运行数据建立其混合高斯模型, 作为控制回路监控的工具. 建模过程采用最大期望(EM)算法估计模型参数, 该算法容易造成模型结构冗余复杂, 故本文在Figueiredo–Jain算法的基础上提出了合并算子的概念, 一方面可自动调整高斯元的数目; 另一方面, 可解决当初始高斯元数目较多, 且有部分高斯元重叠时带来的迭代效率下降的问题. 在此基础上, 设计了基于全局概率的判断准则, 通过装置运行数据进行控制系统总体性能的实时监控. 最后, 以煤气化装置气化炉运行的工业数据为例, 对所述方法的有效性进行了仿真验证.
