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用于快速检测和准确诊断的方向性PCA:一个统一的框架( Directional PCA for Fast Detection and Accurate Diagnosis: A Unified Framework )
J Li D Ding F Tsung
许多监控多变量过程的方法都建立在主成分分析(PCA)的基础上，然而，主成分分析只是简单地判断过程是否有缺陷。事实上，充分利用故障方向所提供的信息仍有提高早期检测性能的空间。为此，本文提出了一种新的定向主成分分析(diPCA)方法。首先，diPCA通过将故障缩小到一个特定的方向或相互正交的组合方向，可以加快故障检测速度，便于准确的故障诊断。它还具有保证简明控制极限的良好理论性质。diPCA为过程监控提供了一个统一的框架，并将现有的监控指标如Hotelling T和预测误差平方(SPE)作为特例。第三，diPCA还自然地产生了一个新的组合监测统计量，该统计量由T和SPE组成，并提供了它们组合的最佳比例。Monte Carlo仿真结果证明了基于DIPCA的监测和诊断方法的有效性。本文提出的方法也已在田纳西-伊士曼过程中得到了应用。
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