基于最小均方误差准则的ICA过程监控方法A minimum mean square error based novel process monitoring method with independent component analysis
王靖程,任志文,舒进,周昭亮
摘要(Abstract)：
独立成分分析(ICA)近年来在过程监控领域获得广泛关注。针对ICA的数据降维问题,提出了一种基于最小均方误差准则的ICA降维算法(MSE-ICA)并给出了数学证明。该算法按照最小均方误差估算独立成分的重要性进行排序,能够准确选择影响过程状态的关键隐变量,有效增加基于ICA的过程监控算法的鲁棒性,集中监控对过程状态变化起决定作用的成分,从而有效提高了过程监控算法的性能。仿真试验和某电厂制粉系统故障数据测试均表明,该方法能够显著降低过程监控方法的漏检率,提高检测的可靠性。
关键词(KeyWords)： 锅炉;制粉系统;过程监控;最小均方误差;ICA;MSE-ICA
基金项目(Foundation):
作者(Author): 王靖程,任志文,舒进,周昭亮