《表3 3种故障的检出率：基于变量分组DTW-MCVA的不等长间歇过程故障检测方法》

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《基于变量分组DTW-MCVA的不等长间歇过程故障检测方法》

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故障1为底物流加速率施加+0.004/100 h斜坡干扰，监控效果如图4所示，检出率及检出时刻如表3及表4所示。可以看出DTW-MCVA、VGDTW-MPCA的检出时刻分别为第101个采样点、第96个采样点，而VGDTW-MCVA的检出时刻为第84个采样点。DTW-MCVA方法的T2和SPE统计量检出率分别为67.79%和61.07%，VGDTW-MPCA方法的T2和SPE统计量检出率分别为64.00%和70.00%，相较于上述两种方法，VGDTW-MCVA方法的T2和SPE统计量检出率分别提升至75.84%和80.54%，明显优于其他两种方法。与DTW-MCVA方法相比，VGDTW-MCVA方法能够将检出时刻提前17个采样点，有效地证明了变量分组DTW算法通过在各分组中分别进行同步化，更充分地挖掘数据的局部信息，得到了更好的不等长批次同步化效果。通过故障检出率及检出时刻可以看出，与VGDTW-MPCA方法相比，由于VGDTW-MCVA方法在进行故障检测时能够更好地处理数据的动态性，有效提高了故障检出性能。