【摘要】：現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與控制在提升產(chǎn)品質(zhì)量和保障生產(chǎn)過(guò)程安全穩(wěn)定運(yùn)行中起到了至關(guān)重要的作用。隨著先進(jìn)控制系統(tǒng)的應(yīng)用和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)采集和存儲(chǔ)了大量的過(guò)程數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)反映了過(guò)程的運(yùn)行狀態(tài)、產(chǎn)品質(zhì)量乃至經(jīng)濟(jì)成本,蘊(yùn)含了豐富的信息。為了從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的過(guò)程信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)過(guò)程的離線分析和在線監(jiān)控,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)(尤其是多元統(tǒng)計(jì)分析)的過(guò)程監(jiān)測(cè)技術(shù)在近幾十年來(lái)已經(jīng)成為自動(dòng)控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),并且在工業(yè)界得到了廣泛地應(yīng)用。傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程監(jiān)測(cè)技術(shù)主要假設(shè)生產(chǎn)過(guò)程是穩(wěn)定運(yùn)行的線性系統(tǒng),而隨著工業(yè)過(guò)程的大規(guī)模和精細(xì)化,其生產(chǎn)方式、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)已經(jīng)變得日益繁雜,因此采集到的工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)也包含了互相關(guān)、自相關(guān)、非線性、時(shí)變和多模態(tài)以及與質(zhì)量指標(biāo)的約束關(guān)系等復(fù)雜的過(guò)程特性。本文以概率模型為主要研究手段,從工業(yè)過(guò)程的過(guò)程特性和數(shù)據(jù)特性兩個(gè)維度研究了工業(yè)過(guò)程建模和故障檢測(cè)問(wèn)題。全文的主要研究?jī)?nèi)容如下：(1)、針對(duì)高維過(guò)程數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)自相關(guān)性問(wèn)題,提出了基于自回歸因子分析模型的動(dòng)態(tài)過(guò)程建模和故障檢測(cè)方法。通過(guò)將模型的隱變量(即動(dòng)態(tài)因子)限制在低維子空間中,自回歸因子分析模型同時(shí)提取了數(shù)據(jù)的自相關(guān)性和互相關(guān)性,挖掘了完整的數(shù)據(jù)信息,改善了動(dòng)態(tài)過(guò)程(尤其是高階動(dòng)態(tài)過(guò)程)的建模性能�；谀Ｐ偷膭�(dòng)態(tài)殘差和模型的預(yù)測(cè)誤差構(gòu)建的統(tǒng)計(jì)量能夠有效監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)過(guò)程的異常變化,并且避免了故障間的相互干擾問(wèn)題。(2)、針對(duì)過(guò)程數(shù)據(jù)與關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)間的約束關(guān)系問(wèn)題,提出了一種基于概率隱變量回歸模型的質(zhì)量相關(guān)故障檢測(cè)方法。作為一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,概率隱變量回歸技術(shù)提取了輸入輸出變量間的相關(guān)關(guān)系,同時(shí)也反映了其自身的變化,因此基于該模型的過(guò)程監(jiān)測(cè)方法對(duì)于導(dǎo)致質(zhì)量變化的過(guò)程故障更加敏感,能夠有效監(jiān)測(cè)質(zhì)量變量的變化。同時(shí),傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)量在概率框架下的有效性也進(jìn)行了重新的評(píng)估和改進(jìn),提出了基于概率模型的新的統(tǒng)計(jì)量及其故障檢測(cè)方法。(3)、針對(duì)實(shí)際采集和記錄的過(guò)程變量和質(zhì)量變量采樣率不同的問(wèn)題,繼續(xù)深入探討了如何提取不同采樣率的過(guò)程和質(zhì)量數(shù)據(jù)的約束關(guān)系,建立了一種基于半監(jiān)督的概率隱變量回歸模型,提出相應(yīng)的故障檢測(cè)方法。半監(jiān)督的概率隱變量回歸模型同時(shí)包含了有標(biāo)簽數(shù)據(jù)(包含過(guò)程變量和質(zhì)量變量)和無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)(只包含過(guò)程變量),并利用大量的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)有效改善了模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。此外,針對(duì)連續(xù)過(guò)程和批次過(guò)程不同的過(guò)程特性,分別提出了基于半監(jiān)督概率隱變量回歸模型的連續(xù)和批次過(guò)程故障檢測(cè)方法。(4)、針對(duì)過(guò)程的時(shí)變特性,尤其是批次過(guò)程的緩慢時(shí)變特征,提出了一種基于遞歸高斯過(guò)程回歸模型的批次過(guò)程自適應(yīng)故障檢測(cè)方法。在緩慢變化的復(fù)雜批次過(guò)程中,難以獲取充分的建模樣本,首先利用有限的建模數(shù)據(jù)建立了基于高斯過(guò)程回歸分析的初始模型,隨著過(guò)程數(shù)據(jù)的累積,提出了一種基于平方預(yù)測(cè)誤差統(tǒng)計(jì)量的模型在線更新標(biāo)準(zhǔn),選取包含了過(guò)程時(shí)變特性的樣本進(jìn)行模型更新,并利用遞歸高斯過(guò)程模型將生產(chǎn)過(guò)程的新息加入到模型結(jié)構(gòu)中,以準(zhǔn)確跟蹤過(guò)程變化,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)建模與在線故障檢測(cè)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP277

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本文編號(hào)：2214106