《表3 2种方法在数值仿真中突变点检测效果对比》

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《基于加权图方法的高炉过程故障检测》

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本节中，利用40个采样观测值验证所提出的方法的有效性。其中前20个观测值服从N（0，0.1(9）I2)分布，后20个观测值服从N（(2，2）’，0.1（9）I2)分布。为了验证算法剔除异常值的效果，在全部40个采样观测值中，人为引入10%的异常值，并且服从N（(5，5）’，0.1（9）I2)分布。为了简便，正常工况数据直接生成。基于图和加权图方法的数值仿真突变点检测结果如图3和4所示，横坐标是采样观测点，纵坐标为相应的检测统计量。为了清楚地对比两种方法的突变点检测效果，检测出突变点时刻以及数值较大的3个统计量的方差如表3所示。比较数值较大的3个统计量的方差是为了验证所提出算法能较精确地检测出突变点，在突变点出现的采样时刻对应于较大的统计量，其他时刻的统计量较小，减少误报的出现。