基于多阶段ICA-SVDD的间歇过程故障监测

针对间歇生产过程数据存在的多阶段和非高斯性等特征,提出一种改进的阶段划分和故障监测方法。首先根据各个时间片的相似度和K均值算法进行阶段划分,然后利用独立成分分析(ICA)方法分别提取出各阶段的非高斯特征信息。最后,引入支持向量数据描述(SVDD)算法对独立成分和剩余的高斯残差空间分别建立统计分析模型,实现间歇过程故障的在线监测。通过半导体蚀刻过程故障监测应用实例,验证了该文方法的可行性和有效性。