基于互信息的PCA方法及其在过程监测中的应用

• 作者: 史旭华 童楚东
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 主元分析 数值分析 过程系统 互信息 故障检测 统计过程监测
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 4101-4106
• 页数: 6页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20150374

摘要

主元分析（PCA）是一种经典的特征提取方法，已被广泛用于多变量统计过程监测，其算法的本质在于提取过程数据各变量之间的相关性。然而，传统PCA算法中定义的相关性矩阵局限于计算变量间的线性关系，无法衡量两个变量间相互依赖的强弱程度。为此，提出一种新的基于互信息的 PCA 方法（MIPCA）并将之应用于过程监测。与传统PCA所不同的是，MIPCA通过计算两两变量间的互信息来定义相关性，将原始相关性矩阵取而代之为互信息矩阵，并利用该互信息矩阵的特征向量实现对过程数据的特征提取。在此基础上，可以建立相应的统计监测模型。最后，通过实例验证MIPCA用于过程监测的可行性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史旭华	宁波大学信息科学与工程学院	47	283	10.0	15.0
2	童楚东	宁波大学信息科学与工程学院	10	65	4.0	8.0