本文的主题是关于在化学过程中实施有效监控的方法研究，特别是在大规模和非线性化学过程中的故障检测。在这篇研究论文中，提出了一个结合故障相关核主成分（KPC）子空间构造和贝叶斯推断的新型监测方法。这一方法是为了应对化学过程的非线性特性，提高监测的效率和准确性。
文章对化学过程监控的重要性做了概述。化学过程通常具有大规模和非线性的特点，因此对其的监控变得至关重要。随着数据收集和传输技术的飞速进步，监控系统能够实时或近实时地获取到大量数据，为监控提供了便利。但与此同时，如何有效地处理这些数据并从中检测出故障也成为了挑战。
为了解决这一问题，作者们提出了一种基于故障相关核主成分分析（KPC）的方法。这种方法首先通过核主成分分析（PCA）来处理过程的非线性并生成KPC特征空间。随后，通过使用随机优化算法对KPC进行选择，为每个故障构建一个故障相关的KPC（FRKPC）子空间。在每个FRKPC子空间中对新的过程测量进行检查，并通过贝叶斯推断将所有子空间的监控结果融合成一个综合指数，直观地指示过程状态。这种FRKPC子空间构造方法减少了监控中的冗余，从而显著提高了监控性能。
核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）是一种非线性降维技术，能够将数据映射到高维特征空间，并在该空间执行主成分分析。它能够处理比线性PCA更复杂的结构，这对于非线性化学过程尤其重要。
贝叶斯推断是一种统计方法，它基于贝叶斯定理来更新概率预测。在本研究中，贝叶斯推断被用作融合不同子空间监测结果的工具，从而对过程的状态进行综合判断。贝叶斯推断能够结合先验知识和新证据来改进和精确估计事件的概率，这使得它非常适合于处理不确定性较大的监控任务。
作者们将所提出的方法应用于一个数值示例以及Tennessee Eastman基准过程。通过这些应用实例，验证了所提方法的有效性。数值示例和基准测试的监控结果显示，该方法在检测化学过程中的异常和故障方面具有高效性。
关键词包括：故障检测、非线性过程、核主成分分析（KPCA）、故障相关子空间构造、贝叶斯推断。这些词汇点明了文章所涉及的关键技术和应用领域。故障检测是监控过程中的一个重要方面，对于确保工厂安全和产品质量至关重要。非线性过程的处理是当前化学工程领域面临的一大挑战，而核主成分分析是一种有效的非线性数据处理方法。贝叶斯推断则在不确定性分析和决策支持方面发挥着重要作用。通过这些技术和方法的结合应用，可以有效提高化学过程监控系统的性能和可靠性。
