《表9 DICA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PCA、ICA以及DPCA故障检测对比分析可以得出，PCA对于处理线性特征的数据较为有效，但无法克服复杂工业生产过程中的非线性及动态特征问题，虽然对PCA引入了动态的DPCA方法，使得数据的动态特性有了一定的补偿，但仍然无法适应实际复杂工业生产中的过程检测，因此本实验引入DICA的方法。DICA方法是将ICA应用于具有时滞变量的增广矩阵，因为它能够提取独立于变量的自相关和互相关信息，在动态系统中可以从原始数据中提取独立成分，并通过引入时滞变量l来克服数据所具有的动态特征，提高了故障检测在实际生产中的准确性。DICA独立成分个数可由图5确定。DICA故障检测率及DICA误检率如表9、表10所示。