El análisis de componentes independientes (ICA) ha recibido una amplia atención en el campo del monitoreo de procesos en los últimos años. Para el problema de reducción de dimensiones de datos de ICA, se propone un algoritmo de reducción de dimensiones de ICA basado en el criterio de error cuadrático medio mínimo (MSE-ICA) y se presenta una demostración matemática. Este algoritmo ordena la importancia de las componentes independientes estimadas según el error cuadrático medio mínimo, lo que permite seleccionar con precisión las variables latentes clave que afectan el estado del proceso, aumentar efectivamente la robustez del algoritmo de monitoreo de procesos basado en ICA, y concentrar el monitoreo en las componentes que son determinantes para los cambios en el estado del proceso, mejorando así la eficiencia del algoritmo de monitoreo de procesos. Experimentos de simulación y pruebas de datos de fallos en un sistema de pulverización en una planta de energía han demostrado que este método puede reducir significativamente la tasa de falsos negativos del método de monitoreo de procesos y mejorar la fiabilidad de la detección.

Caldera; sistema de pulverización; monitoreo de procesos; error cuadrático medio mínimo; ICA; MSE-ICA