【摘 要】
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将可预测元分析（Fore CA）引入到过程监控中,通过选取合适的可预测元并构造能够反映系统运行状况的统计量对在线数据进行统计监控,克服了主元分析（PCA）方法假设数据服从高斯分布且
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室
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将可预测元分析（Fore CA）引入到过程监控中,通过选取合适的可预测元并构造能够反映系统运行状况的统计量对在线数据进行统计监控,克服了主元分析（PCA）方法假设数据服从高斯分布且无法反映系统动态时序特性的缺陷,能很好地描述工业过程的动态特性并进行故障检测。TE模型上的仿真结果证明了Fore CA在工业过程监控中的可行性与有效性。
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