"数据驱动的田纳西伊斯曼过程故障检测：四种算法构建模型详解"

实验报告通过对田纳西伊斯曼过程故障检测进行实验，采用了四种不同的机器学习算法（PCA, IF, OCSVM, MD）构建故障检测模型。实验报告包含了完整的实验步骤、算法介绍以及实验代码（MATLAB）的详细描述。 首先，实验报告对数据的背景和介绍进行了说明。根据实际化工反应过程，美国Eastman化学公司开发了Tennessee Eastman（TE）仿真平台，该平台产生的数据具有时变、强耦合和非线性特征，被广泛应用于测试复杂工业过程的控制和故障诊断模型。TE过程中包含8种物料成分，其中A、C、D、E为参与反应的进料，B为惰性组分，G和H为主产物，F为副产物。物料经过不同的流入反应器，并进行化学反应后，反应产物经过冷凝器和气液分离器进行分离处理。实验报告还详细描述了TE过程的工艺流程图。 其次，实验报告介绍了在TE过程中的12个控制变量，包括物料进料量、成分流量、水流量等。这些控制变量在实验中被用于构建故障检测模型。 在问题分析部分，实验报告详细解释了对TE过程中的故障检测问题进行分析的必要性。由于TE过程具有复杂的特征和多个控制变量，传统的故障检测方法可能无法有效应对这种复杂性。因此，采用机器学习算法来构建故障检测模型成为一种有效的解决方案。 数据预处理部分包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等步骤。在特征提取阶段，实验报告对12个控制变量进行了特征提取，并对数据进行标准化处理，以便于后续的模型构建。 在多个机器学习算法构建模型的部分，实验报告分别介绍了PCA、IF、OCSVM以及MD算法的原理和应用。这四种算法被应用在TE过程的故障检测中，并通过MATLAB代码展示了模型的构建过程。 综上所述，田纳西伊斯曼过程故障检测实验报告详细介绍了实验步骤、算法介绍和实验代码，并通过采用四种机器学习算法构建了故障检测模型，为探索复杂工业过程的控制和故障诊断模型提供了有益的参考。