近几年来，慢特征分析，作为一种新兴的非监督型特征提取算法，正在逐渐兴起。它以变量随时间的一阶导数的大小来衡量变量变化的快慢，并从建模数据中提取出变化最慢的潜在特征变量，称为“不变量”或“慢特征”。

因为工业过程一般是闭环控制，在控制器的补偿作用下，被控变量的变化速度一般小于不被控的环境噪声，因此SFA提取出的慢特征可以体现出系统的潜在变化趋势。SFA方法最初被应用于生物信号处理和图片处理中，并且在盲源信号分离领域也展现出较好的效果。

目前基于SFA的过程监控算法已经得到了很多的研究和应用。但是面对日益复杂的生产过程和数据特性，SFA算法还有很多方面的潜力有待挖掘。比如：

(1)如何利用SFA算法的特性，去更准确的区分真正的过程故障和常见的因操作条件不同而引起的运行工况变化。SFA方法能提取过程运行中的稳态和动态特征，过程异常会引起动态指标超限，而操作模态之间的正常迁移，则不会引起过程动态特性的变化。面对越发复杂工业过程，需要更加深入分析系统的变化，建立更精准的监控模型和故障分析策略。

(2)传统的SFA算法并不具有鲁棒性，而鲁棒性问题是建模过程中不可忽视的一个因素。当前基于SFA的鲁棒性建模研究较少，如何建立兼具高鲁棒性和高灵敏度的过程监控模型，是值得探讨的课题。

(3)SFA方法中提出了数据稳态和过程动态的概念。如何将这两种概念方法与其他的数据特性(如时序动态，变量相关性等)相结合，建立能更全面地解释工业数据的监控模型，是当前人们广泛关注的问题。

(4)如何增强慢特征方法与系统质量的相关性，建立能全面监测过程状态和最终质量的综合监控模型，分析故障下难测的系统质量的变化，对监控指标的不同性能表现做出准确的物理解释。

鉴于此，采用基于慢特征分析SFA的过程监控方法，所用数据为TE 过程(Tennessee Eastman Process)数据，所用模块版本如下：

matplotlib==3.3.2
scipy==1.5.2
numpy==1.21.1
pandas==1.1.3

出图如下：

完整代码：Python环境下基于慢特征分析SFA的过程监控（TE数据）-今日头条 (toutiao.com)

工学博士，担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家，担任《中国电机工程学报》优秀审稿专家，《控制与决策》，《系统工程与电子技术》，《电力系统保护与控制》，《宇航学报》等EI期刊审稿专家。

擅长领域：现代信号处理，机器学习，深度学习，数字孪生，时间序列分析，设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。