基于多元統(tǒng)計的復(fù)雜工業(yè)過程監(jiān)測方法研究.pdf

1、現(xiàn)代工業(yè)過程自動化控制正朝著大型化、復(fù)雜化的方向發(fā)展，生產(chǎn)系統(tǒng)和設(shè)備一旦發(fā)生故障，將造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，甚至造成人員傷亡和環(huán)境污染。研究和開發(fā)集控制、監(jiān)測和診斷功能于一體的過程監(jiān)控系統(tǒng)已成為工廠綜合自動化發(fā)展的迫切需要，具有重要的理論意義和廣泛的應(yīng)用價值。
　　基于多元統(tǒng)計的過程監(jiān)測方法的研究是過程監(jiān)控系統(tǒng)中的一個重要研究分支，本論文以多元統(tǒng)計理論為基礎(chǔ)，對基于多元統(tǒng)計的過程監(jiān)測中的若干問題進(jìn)行了如下的研究:
　　對過程監(jiān)測

2、的研究方法作了概述，介紹了基于多元統(tǒng)計的過程監(jiān)測方法的基本數(shù)學(xué)工具，包括主元分析法、核主元分析法、獨(dú)立元分析法、核獨(dú)立元分析法，以及它們在過程監(jiān)測中的應(yīng)用。
　　對工業(yè)過程中的觀測數(shù)據(jù)變量間的相關(guān)關(guān)系（線性與非線性）進(jìn)行分析，針對高斯過程變量，提出采用基于多元線性回歸的方法判斷變量間的相關(guān)關(guān)系，并以田納西過程為背景，建立了基于PCA及KPCA的過程監(jiān)測模型，對所提出的方法進(jìn)行了仿真驗證;針對非高斯過程變量，提出采用基于獨(dú)立元分析的

3、方法判斷變量間的相關(guān)關(guān)系，并以青霉素發(fā)酵過程為背景，建立了基于ICA及KICA的過程監(jiān)測模型，對所提出的方法進(jìn)行了仿真驗證。
　　S.W.Choi等人結(jié)合數(shù)據(jù)除噪中基于KPCA的數(shù)據(jù)重構(gòu)方法，并借鑒基于PCA的故障識別思路，提出一種基于數(shù)據(jù)重構(gòu)的KPCA故障識別方法。本文在此基礎(chǔ)上，對S.W.Choi等人提出的故障識別方法進(jìn)行了改進(jìn)，并對改進(jìn)后的方法進(jìn)行了仿真，仿真結(jié)果表明，改進(jìn)后的故障識別方法既能識別出單變量引起的故障，又能識別