文章摘要:针对现阶段单基药塑化过程缺乏可靠的渐变式故障检测和异常工况的报警及评价能力等问题，同时传统数据驱动方法难以处理过程中包含的多种线性与非线性关系混合特征，又无法突出变量间耦合相关性的差异，提出一种基于归一化互信息的多向主成分分析故障检测方法。该方法通过归一化互信息刻画过程中多维变量间的复杂耦合关系，并以此对不同维度变量之间的相关性特征进行权值修正，得到体现每个变量与其他维度变量之间耦合作用关系的数据集，并分别建立与其相应的监测模型。最后再利用贝叶斯推理将不同模型的监测结果融合成一组概率指标实现过程监测。试验结果表明了所提方法的有效性，可实现塑化过程多种故障的快速检测和异常工况的监测预警。

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