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在长期的运行中,生产过程不可避免会发生一些变化,可能影响产品质量,甚至造成重大事故,完全依靠人力的传统监控方法已不足以解决复杂的质量控制问题。统计过程监控方法不需要复杂的机理模型,通过统计方法提取过程数据的重要信息,并将其量化为几个统计监控指标便可实现对过程的监控,充分利用过程的已有信息,可实现性强,历经三十多年的发展,统计过程监控方法已经取得了一系列令人瞩目的成果,并在现代过程工业中得到了广泛的应用。概率主元分析(PPCA)通过期望最大化(EM)算法建立过程的生成模型,确定主元和误差的概率函数,能实现有效的故障检测和故障识别,得到工业界和学术界的广泛关注。但是基于PPCA的监控方法的应用前提是过程变量之间满足线性关系,并且不存在自相关,然而大多数实际工业过程往往无法满足这些条件,使基于PPCA的监控方法得不到理想的效果。本文针对基于PPCA过程监控的缺点,主要做了以下几方面的工作:1.提出基于PPCA的改进监控方法,直接对所有过程变量白化值的范数进行监控,并通过对每个过程变量的白化值监控实现在线故障识别,减少了监控量。将其应用于化工吸附分离过程,与基于PCA的监控的方法作了比较。2.解决具有较强动态特性的工业生产过程的监控问题,提出了动态概率主元分析法,对经过时间序列扩展后的变量数据阵,通过EM算法建立生成模型,从而将静态PPCA推广到动态多变量过程,有效消除了过程变量的自相关关系。3.在非线性过程的监控方面,提出基于动态核概率主元分析法,利用核函数将经过压缩的动态增广数据阵映射到高维空间,然后利用PPCA方法对满足线性关系的过程变量进行处理,通过连续重整加热炉系统的应用研究表明该方法有好的监控性能。