本文選題：主元分析 + 過程控制　； 參考：《化工學(xué)報》2017年02期

【摘要】：分塊策略被廣泛運用于全流程過程監(jiān)控領(lǐng)域,以解決全流程過程變量關(guān)系復(fù)雜性較高的問題,但傳統(tǒng)的分塊策略與子塊建模方法都未考慮過程的動態(tài)性問題,并且傳統(tǒng)的分塊策略都片面依賴于過程知識或過程數(shù)據(jù)信息,影響了過程監(jiān)控的效果,為此提出了一種基于混合分塊DMICA-PCA的過程監(jiān)控方法。在分析過程的動態(tài)性后,先利用已知的部分過程知識進行變量的初步分塊,接著利用各分塊變量之間改進的廣義Dice’s系數(shù)(MGDC)進行進一步的分塊。然后采用DMICA-PCA方法對每個子塊進行建模得到子塊的統(tǒng)計量,并通過加權(quán)方法得到總的聯(lián)合指標(biāo)進行故障檢測。同時對每個子塊采用改進的故障診斷方法,提高了診斷效果。最后將該方法應(yīng)用在TE過程的過程監(jiān)控中,證明了該方法的有效性。
[Abstract]:Block strategy is widely used in the field of whole process process monitoring to solve the problem of high complexity of variable relationship in the whole process process, but the traditional block strategy and subblock modeling method do not consider the dynamic problem of the process.The traditional partitioning strategy relies on process knowledge or process data information, which affects the effect of process monitoring. Therefore, a process monitoring method based on mixed block DMICA-PCA is proposed.After analyzing the dynamic nature of the process, the known partial process knowledge is used to divide the variables into blocks, and then the improved generalized Dice's coefficients between the blocks are used to further divide the variables.Then the DMICA-PCA method is used to model each sub-block to obtain the statistics of the sub-block, and the total joint index is obtained by weighted method for fault detection.At the same time, an improved fault diagnosis method is adopted for each sub-block, which improves the diagnosis effect.Finally, the method is applied to the process monitoring of te process, and the effectiveness of the method is proved.
【作者單位】： 化學(xué)工程聯(lián)合國家重點實驗室華東理工大學(xué)化工過程先進控制和優(yōu)化技術(shù)教育部重點實驗室;上海交通大學(xué)電工與電子技術(shù)中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點項目(61134007);國家自然科學(xué)基金青年項目(61403141) 上海市“科技創(chuàng)新行動計劃”研發(fā)平臺建設(shè)項目(13DZ2295300) 上海市自然科學(xué)基金項目(14ZR1421800) 流程工業(yè)綜合自動化國家重點實驗室開放課題基金資助項目(PAL-N201404)~~
【分類號】：TP277

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本文編號：1769228