一种基于自相关特征分解的动态过程监测方法

摘要

本发明公开一种基于自相关特征分解的动态过程监测方法，旨在从数据中分解出自相关特征成分，并基于此实施动态过程监测。本发明方法首先利用一种全新的自相关特征分解算法提取出潜藏的自相关特征；然后，将自相关特征成分中的自相关性过滤掉；最后，利用自相关特征成分误差以及模型误差实施动态过程监测。本发明方法的优势在于，首先本发明方法涉及的自相关分解算法是一种全新的特征提取算法，旨在挖掘出潜在特征成分的时间序列回归关系。其次，本发明方法在分解出训练数据中的自相关特征后，对各个特征成分逐一实施自相关性消除，并利用不包含显著自相关特征的残差实施动态过程监测。因此，本发明方法更适合于动态过程监测。