独立分量分析方法及其在过程监测与建模领域的应用

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1、东北大学硕士学位论文摘要独立分量分析方法及其在过程监测与建模领域的应用摘要独立分量分析(IndependentComponentAnalysis，ICA)是近二二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相瓦独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音i_}_i剐、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人：r神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文首先简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细

2、地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系，在此基础}霍点分析了⋯种快速ICA实现算法一FastICA。在应用方面，本文对工业过程的过程监测与故障诊断技术进行了介绍，为此以ICA算法为核心，引入一种新型的过程监测及故障诊断方法，应用ICA提取独立分量，利用12图，Ie2图和SPE图进行故障检测，将变量重构图用于诊断故障。以三水箱系统为背景进行的实验研究，验证了该方法的有效性。另外仿照主元回归提出了独立分量回归。菇将此方法应用在加热炉钢温预报中，通过仿真实

3、验，取得了很好的效果，证明了该方法的可行性。在本文的最后对全文做出了总结，并对ICA的进一步研究方向进行了展望。关键词：独立分量分析；过程监测：故障诊断；钢温预报．Ⅱ-查些苎兰璺主芏堡煎塞!!塑!壁IndependentComponentAnalysisMethodanditsapplicationinProcessMonitoringandmodelingAbstractIndependentComponentAnalysis(ICA)isanapproachtoblindsignalsepara

4、tion，whichhasbeendevelopedduringthepasttwentyyears．Itisastatisticalmethod，whichaimstorecoverindependentoriginalsignalsfromobservedsignalsgivenbysensorswhicharelinearmixturesoftheindependentoriginalsignals,andattemptstomaketheseparatedsignalsasindepende

5、ntaspossible．Itiswidelyusefulinsignalprocessingsuchasspeechrecognitionsystem，telecommunications,andmedicalsign珏Iprocessing．Atpresent，ICAisanissueinblindslgnaIprocessing,artiticialneuralnetworketc．11li8paperbrieflyshowsthedevelopment，applicationsandstat

6、eofICA，particularlytreatsbasicprincipleandimplementationof1CA，roundlyintroducescurrentseveralmainICAalgorithmsandtherelationofthemFollowingtheabove，thispaperprobesintoafast如ed-pointalgorithm．Atthesametime,withthe“llkandmethodofICA．thispaperputforwardan

7、methodutilizingICAtotheproblemthattheprocessmonitoringandfaultdiagnosis,useICAIoextracttlleindependentcomponents，usc12。Ie2andSPEchartsforfaultdetection．andVariablescontributionplotsa∞consideredforfaultdiagnosis．Atlast,thesimulationresultsofthreewaterta

8、nksystem．revealsthismethodisvery"effective．。thispaperestablishpivotelementpredictiveregressionmodelbetweenbilletsteeltemperaturevariableend["13CeSSvariablewithmulti-statisticprojecfionprincipleandICAmethod，andbasedonasteelworksactualdat