【摘 要】
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基于数据驱动的多元统计分析方法在化工过程故障检测领域具有广泛的应用。本文将多元统计分析中最基本的主成分分析法（PCA）和偏最小二乘法（PLS）应用到造纸废水处理过程的故障检测
【机 构】
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南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室,华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室
【基金项目】
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江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(SPITP)/南京林业大学大学生创新训练计划项目(项目名称:制浆造纸过程监控研究;项目编号:201610298097X);江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金资助项目(201530);制浆造纸工程国家重点实验室开放基金资助项目(201610)
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基于数据驱动的多元统计分析方法在化工过程故障检测领域具有广泛的应用。本文将多元统计分析中最基本的主成分分析法（PCA）和偏最小二乘法（PLS）应用到造纸废水处理过程的故障检测。为了对比故障检测效果,在入水化学需氧量、pH和出水悬浮固形物三个变量上归纳出了四种传感器故障类型。计算结果表明：对于在入水化学需氧量上的偏移故障类型,PCA的故障检测率要大于PLS;对于在pH上的漂移和精度下降这两种故障类型,PLS的故障检测率大于PCA;对于在出水悬浮固形物上的完全失效故障类型,PCA方法的故障检测率为100%,而
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