基于改进混合概率主元分析模型的过程监控 (2006年)

基于混合概率主元分析（MPPCA）的监控方法，存在要求各子模型中主元个数相同、监控指标不一致、监控表格过多等缺陷。为此对MPPCA算法进行改进，分两步建立模型：首先求出混合高斯模型（GMM），然后利用概率主元分析（PPCA）建立每个子模型的主元模型。改进方法中各子模型主元的选取兼顾了主元的解释率及其变化趋势，并引进基于PPCA的监控方法，保证了监控指标的一致性，减少了过程监控图。