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提出一种基于核偏最小二乘(KPLS)与费舍尔判别分析(FDA)相结合的过程监控和质量预报方法—–混合KPLS-FDA方法。首先，利用KPLS提取过程数据的非线性特征，使用FDA建立KPLS的内部模型；然后，求出满足最大分离度的核Fisher特征向量和判别向量来实现状态监测，若系统运行正常，则根据KPLS回归模型预报产品的质量，否则利用Fisher相似度系数确定故障类型；最后，通过轧钢过程的仿真研究...
针对处理实际工业过程中提取的建模样本不纯而导致故障检测失效的问题, 提出一种新的融合Fisher判别分析-可能性C-均值聚类(FDA-PCMC)的核主元分析(KPCA)故障检测算法. 通过FDA特征提取、初分类和PCMC聚类相结合的方式来实现建模样本的有效分类和提纯, 然后使用KPCA进行实时故障检测. 对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究结果表明了该算法的可行性和有效性.