【摘 要】
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工业过程中普遍存在噪声污染,本文在概率主元分析方法（PPCA）的基础上,把该方法推广到非高斯过程,提出一种新的基于概率独立成分分析（PICA）的过程监控方法。针对过程的非高斯和噪
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
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工业过程中普遍存在噪声污染,本文在概率主元分析方法（PPCA）的基础上,把该方法推广到非高斯过程,提出一种新的基于概率独立成分分析（PICA）的过程监控方法。针对过程的非高斯和噪声信息,分别建立其对应的统计量I2和MR。通过对Tennessee Eastman（TE）过程的仿真研究,验证了该方法的可行性和有效性,较好地改善了过程的监控效果,从而更好地保证过程运行的安全、稳定性。
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