【摘 要】
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针对传统主元分析（PCA）算法仅适用于定常系统监测的不足，提出了一种基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析（RPCA）算法以适应实际工业过程的时变特性．RPCA算法首先对初始化样本协方差矩阵
【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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针对传统主元分析（PCA）算法仅适用于定常系统监测的不足，提出了一种基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析（RPCA）算法以适应实际工业过程的时变特性．RPCA算法首先对初始化样本协方差矩阵进行特征值分解，得到特征向量矩阵与特征值矩阵；然后在各时刻采用秩-1矩阵摄动算法对这两个矩阵递归更新并对其各向量与各元素排序，同时以累计方差百分比（CPV）为标准选取主元数目，从而显著降低了运算复杂度，节省了存储量．青霉素间歇发酵过程在线监测的仿真结果表明，RPCA算法大大降低了系统的误警率，并及时监测出过程中存在的故障．
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