基于PCA及其擴(kuò)展方法的過程監(jiān)控技術(shù)研究.pdf

1、工業(yè)生產(chǎn)的過程監(jiān)控一直是流程工業(yè)系統(tǒng)關(guān)注的主要問題之一。它通過監(jiān)測生產(chǎn)過程的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)檢測故障發(fā)生、過程干擾以及其它的異常工況，定位并診斷引發(fā)故障的原因變量，從而保證生產(chǎn)過程安全運(yùn)行，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。目前，隨著分布式工業(yè)控制計(jì)算機(jī)系統(tǒng)(DCS)和各種智能化儀表、控制設(shè)備在工業(yè)過程中的廣泛應(yīng)用，大量的過程數(shù)據(jù)被及時(shí)采集和存儲，如何充分利用這些數(shù)據(jù)的深層次信息，提高過程監(jiān)控能力，正是現(xiàn)今過程監(jiān)控領(lǐng)域亟待解決的問題，這也就促進(jìn)了統(tǒng)

2、計(jì)過程監(jiān)控技術(shù)的研究與發(fā)展。 本文主要著重于過程監(jiān)控中的多變量統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控這一方面的研究，在研究了統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)之上，以主元分析(PrincipieComponentAnalysis，PCA)為主線，化工過程為背景，針對PCA、動態(tài)PCA(DynamicPrincipleComponentAnalysis，DPCA)、多尺度PCA(MultiscalePrincipleComponentAnalysis，MSP

3、CA)的不足，本文提出了一種新的基于多尺度動態(tài)PCA(MultiscaleDynamicPrincipleComponentAnalysis，MSDPCA)的統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控改進(jìn)算法。本方法通過對滯后系數(shù)的計(jì)算將測量數(shù)據(jù)矩陣推廣到增廣數(shù)據(jù)矩陣，再利用小波的多尺度特性對測量變量增廣后的矩陣進(jìn)行多尺度分析，這樣可同時(shí)解決測量變量既帶有時(shí)序自相關(guān)性又存在多尺度特性的情況。并將所提出的基于MSDPCA的監(jiān)控方法應(yīng)用于數(shù)值仿真研究和TE過程仿真研究，