过程监测
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基于ICA与PCA的工业过程监测及故障诊断系统
本项目利用MATLAB平台开发了一套完整的工业过程监测与故障诊断方案，集成了独立成分分析（ICA）与主成分分析（PCA）两种核心算法。 项目通过PCA实现对线性相关特征的提取与主成分降维，构建T2和SPE统计量来捕捉数据在主元空间和残差空间中的变化。 同时，针对工业数据中常出现的非高斯分布特性，项目引入了ICA算法，通过FastICA等迭代过程寻找非高斯性最大的独立成分，并构建相应的I2、Ie2及SPE统计指标。 系统功能涵盖了原始数据的标准化预处理、离线模型训练、控制限确立以及在线监测。在模型运行阶段，
