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为了准确地评价多变量控制系统的性能，并简化其评价过程的计算复杂度，提出了基于主元分析(PCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的多变量控制系统性能评价方法。该方法将原始自变量数据通过PCA方法进行降维处理，利用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数，将不等式约束变为等式约束，从而将二次规划问题转变为线性方程组的求解，并对LSSVM的参数选取做了改进。该方法在性能评价过程中不需要求解系...
针对传统主元分析法(PGA)应用于复杂非线性的化工过程故障检测时存在性能差的问题，提出利用核主元分析法(KPCA)来进行故障检测的思想，从而将输入空间中复杂的非线性问题转化为特征空间中的线性问题。将上述方法应用于Tennessee Eastman(TE)化工过程模型，仿真结果表明，KPCA方法在复杂非线性化工过程故障检测方面的应用明显优于普通的PCA方法。