【摘 要】
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引言化工过程通常具有变量多、非线性程度高、难以获得准确的数学模型、故障样本少等特点。基于主元分析（PCA）的故障诊断方法可利用正常工况下大量可得到的历史数据建立描述系
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引言化工过程通常具有变量多、非线性程度高、难以获得准确的数学模型、故障样本少等特点。基于主元分析（PCA）的故障诊断方法可利用正常工况下大量可得到的历史数据建立描述系统的低维模型,在工业过程中得到越来越广泛的应用。但这种方法存在一些缺点：首先,PCA本质上是一种线性方法,应用到复杂非线性系统时,较小的主元中也可能包含复杂的非线性信息,不恰当的主元数目取舍,会导致非线性信息的丢失。
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