독립 성분 분석(ICA)은 최근 프로세스 모니터링 분야에서 널리 주목을 받고 있습니다. ICA의 데이터 차원 축소 문제에 대해, 최소 평균 제곱 오차(MSE-ICA) 기준을 사용한 ICA 차원 축소 알고리즘을 제안하고 수학적 증명을 제시하였습니다. 본 알고리즘은 추정된 독립 성분의 중요성을 최소 평균 제곱 오차에 따라 순위 매기고, 프로세스 상태에 영향을 미치는 핵심 잠재 변수를 정확하게 선택할 수 있으며, ICA 기반 프로세스 모니터링 알고리즘의 견고성을 향상시키고, 프로세스 상태 변화에 결정적인 역할을 하는 성분에 모니터링을 집중시켜 프로세스 모니터링 알고리즘의 성능을 향상시킵니다. 시뮬레이션 실험 및 발전소 분말 시스템 장애 데이터 테스트 결과, 이 방법은 프로세스 모니터링 방법의 미탐지율을 현저히 감소시키고 검출 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 보여 주었습니다.

보일러; 분말 시스템; 프로세스 모니터링; 최소 평균 제곱 오차; ICA; MSE-ICA