基于粒子群优化MICA的间歇过程故障监测-论文.pdf

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1、第36卷第1期仪器仪表学报Vo1．36No．12015年1月ChineseJournalofScientificInstrumentJan．2015基于粒子群优化MICA的间歇过程故障监测高学金，崔宁，张亚潮，齐咏生，王普(1．北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124；2．内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010051)摘要：多向独立成分分析(MICA)能够获取信号的高阶统计量信息，在问歇过程故障监测中得到长足发展。针对FastICA算法提取非高斯独立成分时，易受初始点的影响，梯度下降无法收敛到极小点以及算法运行前独立主元个数未知的不足，提出基于粒子群优化的MICA算法。并引入支

2、持向量数据描述(SVDD)算法确定过程监控统计量的置信限，避免了核密度估计带来的“维数灾难”等问题。实验设计由青霉素发酵仿真平台完成，结果显示了本文方法优越于传统MICA方法，能够保证获取非高斯性最大的独立成分，使得对故障的监测更加及时有效。关键词：多向独立成分分析；间歇过程；粒子群；支持向量数据描述；故障监测中图分类号：TH165．3文献标识码：A国家标准学科分类代码：510．8010FaultDetectionofbatchprocessesbasedonMICAOptimizedwithPSOGaoXuejin，CuiNing，ZhangYachao，QiYongsheng，Wa

3、ngPu(．SchoolofElectronicInformation．andControlEngineering，BeringUnive~ityofTechnology，Beifing100124，China；2。SchoolofElectricPower，InnerMongoliaUniversityofTechnology，Huhhot010051，China)Abstract：Multi—wayIndependentComponentAnalysiscanobtainhigherorderstatisticsofthesignal，whichhasgot—tengreatpro

4、gressforfaultdetectionofbatchprocesses．FastICAalgorithmeasilyaffectsbytheinitialpointwhensol—ringnon—gaussianindependentingredients，whichcannotconvergencetotheminimumpointandhasnoideafortheprincipalindependentcomponentnumberbeforerunningit．Tosolvetheabovementionedproblems，aparticleswarlTloptimiz

5、ationbasedonMICAalgorithmisproposed．Also，supportvectordatadescriptionmethodisintroducedtodeterminethecontrollimitofmonitoringstatistics，avoidingthe‘‘dimensiondisaster”problemcausedbykerneldensityestimation．Designofexperimentshasperformedbypenicillinfermentationsimulationplatform．Theresultshowsth

6、attheproposedmethodissuperiortotraditionalMICA，whichcanmaximizethenon—gaussiancharacteristicoftheextractedindependentcomponents，andmakefaultdetectionmoretimelyandeffectively．Keywords：MICA；batchprocesses；PSO；SVDD；faultdetection究尤为重要。多向主成分分析(MPCA)和多向偏最小二1引言乘(MPLS)等均是现阶段运用于间歇过程领域典型的信号提取方法，但此类方法只能描述

7、变量的二阶统计信息，随着现代流程工业的进步，间歇过程逐渐扮演着愈且须满足正态分布的要求。多向独立成分分析⋯(multi—发重要的角色。工业过程生产对于操作安全性及质量的wayindependentcomponentanalysis，MICA)则无需要求变高标准要求使得问歇过程实时的在线监控及故障监测研量服从正态分布，是基于ICA基本原理、专门适用于三维收稿日期：2014-08ReceivedDate：2014-08基金项目：国家自然科学基金(6