【摘 要】
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多尺度主元分析方法(MSPCA)将多分辨率分析(MRA)的多尺度分解数据能力和主元分析(PCA)的降低数据维数能力结合起来,为监视多个时间尺度的过程提供了强有力的工具.过程监视时,
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多尺度主元分析方法(MSPCA)将多分辨率分析(MRA)的多尺度分解数据能力和主元分析(PCA)的降低数据维数能力结合起来,为监视多个时间尺度的过程提供了强有力的工具.过程监视时,MSPCA能自动对数据滤波并调节检测控制限,使控制限最容易检测出测量变量中重要的微小变化.由于MSPCA仅能滤除随机误差,不能消除过失误差,因此,为提高统计模型的准确性,在过程监视前,首先应用PCA检测并剔除存在过失误差的数据.通过实例说明MSPCA方法监视过程的优越性.
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