基于自适应独立成分分析的化工过程监测

针对独立成分分析(independent component analysis,ICA)方法应用于过程监测时如何选择独立成分(independent component,IC)的问题,提出了自适应独立成分分析(adaptation independent component analysis,AICA)方法。AICA方法首先利用分离矩阵建立关联矩阵,该关联矩阵表示IC的相似性,同时通过核密度估计选择概率密度最小的IC作为特殊独立成分(particular independent component,PIC),再通过关联矩阵选择与PIC具有相似变异特征的几个普通独立成分(common independent components,CICs),最后将PIC与CICs用于构造监测统计量。将AICA方法应用于田纳西-伊士曼(Tennessee Eastman,TE)仿真过程,测试结果表明所提方法对于过程监测是有效的。