【摘 要】
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针对化工过程数据复杂、非线性的特点,提出一种基于核熵成分分析（KECA）的化工过程故障监测算法。首先,KECA算法按照Renyi熵值的大小选取特征值及特征向量,相比传统的KPCA监测算
【机 构】
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内蒙古工业大学电力学院,北京工业大学电子信息与控制工程学院,教育部数字工程研究中心
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针对化工过程数据复杂、非线性的特点,提出一种基于核熵成分分析（KECA）的化工过程故障监测算法。首先,KECA算法按照Renyi熵值的大小选取特征值及特征向量,相比传统的KPCA监测算法,其保留主元个数更少,可以有效减少运算量。同时,仿真研究表明KECA算法选取的主元具有角度结构特性,据此,提出一种新的统计量——CS（Cauchy-Schwarz）统计量,其对应到核特征空间中即为向量间的角度余弦值,可以较好表述不同概率密度分布之间的相似度。最后,将KECA和KPCA算法分别应用于TE（Tennessee
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