基于多特征高斯混合建模的闭环工业过程异常监测方法

本发明公开了一种基于多特征高斯混合建模的闭环工业过程异常监测方法，属于工业过程异常监测领域，包括如下步骤：步骤1、通过典型‑核慢特征分析方法，提取静态慢速特征、动态慢速特征、动态独立成分及残差四类特征；步骤2、设计基于高斯混合模型的多特征分布逼近策略，将四类特征的分布近似为高斯分布；步骤3、构建基于马氏距离的评价指标，实现异常监测。本发明解决了实际工业过程中异常信息由于闭环系统调节作用被掩盖导致的监测性能下降问题，实现了异常的实时准确监测，能够为实际工业过程的安全稳定运行奠定基础。