《表3 实验结果对比：自适应步长移动窗PCA的辊道窑异常检测方法》

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《自适应步长移动窗PCA的辊道窑异常检测方法》

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在实验过程中，需要确定的参数有移动窗长度L、比例系数μ、步长上限smax。在计算资源足够时，移动窗长度L应该尽量取大，以提高异常检测的敏感度[16-17]。而当L取得越大时，smax可以取得越小[18]。比例系数μ主要与判断模型需要更新的敏感度有关，即当μ取得越小时，对应着越小的T2统计量对应阈值，触发更新PCA模型。在本实验过程中，设置L=200，smax=30，μ=0.8，以取得较明显的实验结果。为了得到一致的初始PCA模型，传统PCA方法的训练集也取200个样本，其余设置为测试集，如表2所示。使用CPV法可得主元数目为21。实验结果如表3以及图1～3所示。