基于ICA的工业过程监控技术研究

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1、摘要基于ICA的工业过程监控技术研究摘要独立成分分析(ICA，IndependentComponentAnalysis)是一种基于高阶统计量的信号处理方法，可在统计独立意义的基础上对观测变量进行分解，从而找到过程内在的驱动信息源，更本质地描述过程特征。论文基于过程信号的盲源分离理论，深入研究了独立成分分析(ICA)方法，包括ICA的数学模型、目标函数、估计算法以及ICA在工业过程监控中的应用技术，并编写MATLAB仿真程序，给出6种独立的非高斯信号，将其线性混合，根据非高斯性最大原理确定近似负熵的目标函数，用FastICA迭

2、代算法计算出ICA模型，从而得到与源信号相似的独立信号，实现了盲源分离及对数据进行的ICA算法的仿真实验。针对TennesseeEastmanProcess(TEP)仿真实验平台，选取部分测量变量进行监控实验，运用ICA计算得到统计模型(找出独立成分、分离矩阵)，并对相关统计量进行计算，用核密度估计算法求出相关统计量的控制限进而进行过程监控。通过与PCA算法进行比对，发现ICA算法更能反映过程变化趋势，从而对异常事件的监测更加灵敏。多向独立成分分析(MICA)是在间歇过程中对于ICA方法的扩展应用，能够提取非高斯分布的成分且

3、在处理动态过程数据时更有优势，论文初步研究了采用MICA方法对间歇过程的监控技术。最后，为了处理ICA监控技术的实际应用问题，论文对多操作模式(多I北京化工大学硕士学位论文工况)的环境下的ICA监控技术进行了一些有意义的探讨。以半实物仿真实验装置的带搅拌的釜式反应器(CSTR，continuousstirredtaIll(reactor)为研究对象，进行连续反应过程的仿真实验。在正常工况下提取变量数据，将控制器给定值进行调整模拟工况变化，再由适合多工况环境的改进ICA模型计算统计量及控制限，从而进行在线监控。另外，对TE对象

4、同样以类似方法进行监控实验。研究表明，用基于外部分析法的ICA技术对多工况过程进行监控是可行和有效的，应用于工业生产过程监控具有良好的前景。关键词：多变量统计过程控制，独立成分分析，多向独立成分分析，多工况ABSTRACTSTUDY0NINDUSTRIALPROCESSMoNIToluNGWITHINDEPENDENTCOMPoNENTANALYSISICA(111dependentComponentAnalysis)isintroducedintothefieldofprocessin“st巧asadataaIlalysi

5、smethod，whichisasigIlaldecomposingtechniquebasedonmehi曲er-orderstatisticalinfomation．Thismethodcanutilizethestatisticalchamcteristicsof也evariablesmoreemcientlyITheiⅡtrinsiccharacteristicsofthepmcesscanbedescribedthrou曲thedecomposingofmemonitoringVariablesundermemea

6、ningsofthestatisticalindependence．Inthispaper，aRerabriefintroductiontothcdeVelopmenthisto搿andthecurrentresearchstatus柚d印plicationsofICA，simplemathematicalpreliminadesinICAtechniqueweregiVen，includingthemathematicaldefinitionofICA，theassumptionsmadeaboutICAproblemsa

7、ndthemathematicaltheo叮aIldmethodscommonlyusedinICA，etc．Then，somea190打thmsandapplicationsofICAinprocesscontrolwereinVes￡igated．MICAisstudiedbrieflyinthep印er'whichistomonitorthebatchindust巧pmcesssystem．Thisp印ersimulatesbasedonT色衄esseeEastmanProcess(TEP)andcontinuouss

8、tin．edtallkreactor(CSTIU．¨北京化工大学硕士学位论文Lastly'amultipleICAmodelsbasedprocessmonitoringmethodologyanditsonlineapplicationsarethenstlldied．Thesimula