【摘要】：隨著全球工業(yè)的持續(xù)發(fā)展,對工業(yè)生產(chǎn)過程的控制也變得越加重要,工業(yè)過程的機械化和智能化導致生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的海量化和多維化,那么怎么去篩選這些數(shù)據(jù)并使之簡易化從而去更加有效的監(jiān)控生產(chǎn)過程成為目前工業(yè)過程監(jiān)控的一項難題。基于主元分析(Principal Component Analysis,PCA)的多元統(tǒng)計方法被廣泛應用于工業(yè)過程的故障診斷來改善工藝過程的質(zhì)量和生產(chǎn)率。但是基于PCA的監(jiān)測模型建立后是時間不變的,而大多數(shù)真正的工業(yè)過程是時間變化的。核主元分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)方法可以利用非線性核函數(shù)以及積分算子較好地計算高維特征空間中的主成分,可以在線性狀態(tài)的情況下求解特征值問題。利用自適應移動窗口算法來進行KPCA模型的重構(gòu)則能夠有效的更新特征值,較好的解決時變問題。本文在PCA和KPCA算法的基礎上,同時使用了一種可變移動窗口算法,在對比了優(yōu)劣后,再結(jié)合田納西尹世曼(Tennessee Eastman,TE)過程研究了可變移動窗口KPCA方法的監(jiān)控性能,主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:1、介紹了移動窗口算法的基本思想,并研究了一種自適應移動窗口算法,用于更新傳統(tǒng)的監(jiān)控模型,仿真實驗表明,通過在移動窗口算法中加入可變遺忘因子,能夠使移動窗口不斷選擇最優(yōu)尺寸,避免了窗口過大或者過小導致的特征值和特征向量不具有代表性從而使跟蹤變化的效率較低或者不夠精確的問題。2、研究了一種新的可變移動窗口KPCA方法。為了保持內(nèi)核矩陣具有足夠多的新樣本,可以通過移動窗口來添加最新的樣本和丟棄最舊的樣本,然后再對移動窗口的大小來進行最優(yōu)選擇,從而大大提高了過程監(jiān)控的效率和精度。通過仿真實驗驗證,證明該方法是有效的。3、將可變移動窗口KPCA方法用于TE化工過程監(jiān)控,結(jié)果表明:該方法能夠有效的提高TE化工過程中的特異值的提取效率,從而提高了整個化工過程監(jiān)控的良好率,降低了虛警率,證明該方法具有較高的準確性和良好的縮放性,能有效提高工業(yè)過程監(jiān)控的效率。最后,通過總結(jié)全文,提出了基于可變移動窗口KPCA方法在過程監(jiān)控中有待深入探討和研究的問題。
【圖文】：

1 緒論字即可判斷過程的運行狀況，避免了直接監(jiān)控過程變量所產(chǎn)生的復雜操作。數(shù)據(jù)驅(qū)動法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡、小波變換、控制圖法、主元分析法和偏最小二乘法等，如圖 1-1 所示。本文使用的是統(tǒng)計方法中的主元分析法（Principal Component Analysis ），， 其他還包括遞歸加權(quán)法（ Recursive Weighted，RW）、移動窗口法（Moving Window，MW）等。

b）圖2 過程X的觀測值分別在二維平面和旋轉(zhuǎn)二維平面中的分布1.3.2 傳統(tǒng)的 PCA 監(jiān)控方法介紹基于 PCA 的多元統(tǒng)計方法被廣泛應用于工業(yè)過程的過程監(jiān)控來改善工藝過程的質(zhì)量和生產(chǎn)率。PCA 的基本策略是提取線性結(jié)構(gòu),通過尋找新的主軸來獲得高維數(shù)據(jù)[6]。主元分析將數(shù)據(jù)系統(tǒng)分為兩部分，第一部分是變化較大的數(shù)據(jù)，第二部分是方差最小的有噪聲的數(shù)據(jù)。對于 PCA 在過程監(jiān)控中的運用，主要使用由馬氏距離和歐氏距離代表的兩個統(tǒng)計數(shù)字對系統(tǒng)部分的變化以及各個嘈雜部分進行檢測。一種異常情況將引起至少兩個指數(shù)中的一個超出控制范圍。自Karl Pearson 提出PCA 之后，PCA開始被大家關注。隨后，Jackso和Mudholka在PCA 中提出了T2檢驗與Q 統(tǒng)計分析（或稱SPE 統(tǒng)計分析）并將PCA 應用到多元統(tǒng)計過程控制中。隨著PCA理論的不斷發(fā)展和實踐，更多新的PCA方法被研究出來。沃爾德[ 1978 ]提出了一個方案，使用指數(shù)加權(quán)移動概念來更新PCA和PLS（偏最小二乘）模型。新德里等[1997]描述了遞歸指數(shù)加權(quán)的PLS算法，即使用基于遞歸更新的協(xié)方差矩陣的PLS kernel算法
【學位授予單位】：廣東技術師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TQ02;TP277;O212.4

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本文編號：2699771