《表7 DPCA故障检测率》

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《废水处理系统的动态过程监测》

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通过以上对传统PCA检测结果分析可以得出，基于PCA的故障检测方法对于复杂工业生产过程的检测有较大的局限性，因此利用时间滞后转变来对数据矩阵进行拓展，从而克服工业生产过程中所带来的时变性问题，提高故障检测效果。本实验在使用DP-CA方法故障检测过程中各主元特征值及其捕获方差如表6所示，故障检测率及误检率如表7、表8所示，选择的主元数为4。图2～图4分别为DPCA方法在3种传感器故障下的故障检测图，虚线为控制线。当样本点中的故障数据超出控制线即被认定为故障，正常数据超出控制线则被认定为误检。