Galiaskarov, Leon A. Rusinov THE SYSTEM OF DIAGNOSTICS BASED ON NONLINEAR METHOD OF PRINCIPAL COMPONENTS AND FISHER DISCRIMINANT ANALYSIS St Petersburg State Institute of Technology (Technical University), Moskovsky Pr., 26, St Petersburg, 190013, Russia e-mail: lrusinov@yandex.ru Nonlinear discriminant analysis (NDA) assumes a preliminary conversion of the original data into a feature space of large dimension, as it is done in the method of nonlinear principal component analysis (NPCA) followed by a conventional linear discriminant analysis (LDA). <...> The continuous monitoring of the process is carried out by NPCA and the identification of an abnormal situation is produced in the vicinity of the point of its detection by using LDA that starts to work only after the fault detection. <...> Русинов2 СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ НА БАЗЕ НЕЛИНЕЙНОГО МЕТОДА ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ И ДИСКРИМИНАНТНОГО АНАЛИЗА ФИШЕРА Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет), Московский пр. <...> 26, Санкт-Петербург, 190013, Россия e-mail: lrusinov@yandex.ru Нелинейный дискриминантный анализ (НДА) предполагает, как и в случае нелинейного метода главных компонент (НМГК), предварительный переход в линеаризующее пространство большой размерности и затем использование обычного линейного дискриминантного анализа (ЛДА). <...> Однако применение НДА в онлайновом режиме дает низкий процент правильных определений причин нештатных ситуаций, особенно в случае медленно развивающихся нарушений, из-за сильного размытия классов. <...> Непрерывный мониторинг процесса проводить на базе НМГК, а идентификацию нештатной ситуации осуществлять в окрестностях точки обнаружения, используя ЛДА и, при этом, запуская его только после обнаружения факта ее возникновения. <...> Эти меры позволяют значительно повысить процент правильных классификаций. <...> Эффективность метода показана на примере диагностики медленно развивающихся нештатных ситуаций, вызванных отложениями кокса на внутренних поверхностях оборудования установки пиролиза углеводородов. <...> Keywords: Non-linear principal component analysis, Fisher discriminant analysis <...>