时滞多变量系统PCA优化建模

主元分析(PCA)在工业生产过程的产品质量控制与故障诊断等方面已得到广泛应用,然而当过程的变量间存在着未知时滞性时,必须确定数据间的对应关系,否则PCA模型将会不准.基于此,提出了PCA优化建模方法.该方法以过程变量间的时滞常数为优化变量,在分析PCA 模型特点基础上,确定主成分个数和SPE 统计量为综合目标函数,并建立模型约束条件,采用遗传算法求解.最后给出了仿真实例,证明了所提出方法的有效性.