基于统计模式分析的多变量连续过程故障检测 - 逄玉俊 李娜 李元 张成 (计算机应用研究, 2015)
针对一些批处理过程中,如同步批轨迹处理和多峰分布等问题,提出了一种基于统计模量（statistics pattern analysis,SPA）分析连续过程的故障诊断方法。FD-SPA和MPCA的显著差别是前者的监测对象是批次变量的统计特征,而后者监控过程变量。MPCA通过分析过程变量的方差—协方差进行故障检测,在SPA中,既要统计过程变量的均值与方差,又要统计过程变量间的协方差结构、偏度、峭度、自相关和互相关性。提出了一种基于滑动窗口的统计模量方法监测非线性的连续过程,使故障检测的准确性与可靠性得到提高。通过在TE过程中与传统的MPCA和KNN方法对比,验证了此方法的有效性。