不同展开方法在间歇过程故障检测中的应用

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1、文章编号：1671-7333(2010)03-0175-05不同展开方法在间歇过程故障检测中的应用王丽(上槪应用技术学院电气与电子工程学院，上梅200235)摘要：间歇过程数据是一个典型的三维数据形式，数据的展开方法在一定程度上彬响了所建立的统计模型的精确度。针对这一问题，提出了基于不同展开方式上的核舷立元分析(KernelICA)的在线故障检测方法，并应用于青嘗素生产过程的数据分析中。仿真结杲表明，与传统的在批次方向展开的建模方法相比，所提出的方法大大降低了故障的漏报率，具有更好的故障检测性能。关键词：间歇过程；故障检测；核独立元分析中图分类号：TP277文献标识

2、码:AFaultDetectionforBatchProcessUsingDifferentUnfoldingMethodWANGLi(Schoo)ofElectricandElectronEngineering«ShanghaiInstituteofTechnology.Shanghai200235♦China)Abstract：Batchprocessdatasetisatypicalthree-wayarray>andtheunfoldingmethodimpactstheaccuracyofstatisticalmodelsinsomeextent.Int

3、hispaper,anonlinefaultdetectionstrategyforbatchprocessthatusesdifferentunfoldingwayandkernelindependentcomponentanalysis(KernelICA)isproposediand让wasappliedtodataanalysisinthesimulationbenchmarkoffed-batchPenicillinproduc・tion.Simulationresultsdemonstratethepowerandadvantageofthepropos

4、edmethodincomparisontotraditionalbatchwisemodelingmethod.andthelowermisseddetectionrateisobtained.Keywords：batchprocess；faultdetection；KernelICA间歇过程作为现代工业一种重要的生产方式，与连续过程相比，间歇过程具有启停频繁、动态特性变化快、时序操作严格等特点。通常情况下，间歇过程实际的运行轨迹与规定的轨迹之间存在差异，即便是操作条件在临界区间微小的变化，也可能影响最终产品的质帚和产量。然而，产品质量以及过程性能的重要指标是在实

5、验室离线分析得到的,即使产品的质凰或过程运行中岀现了问题•操作人员也无从得知在线生产时故障的具体悄况。因此，有效的间歇过程在线监控方法能在当前发生故障的批次结束之前或接下来的批次中对故障进行及时校正,对于保证整个间歇过程的安全运行以及产品的质量至关重要。Nomikos和MacGregor111将多变就统计过程控制引入到间歇过程中，其主要思想是将三维数据在批次方向上展开■对于展开后的二维数收稿日期：2010-09-0!作者简介，王丽(1982-人女•讲师•博士，主要研究方向为过程监控与故障诊断.据应用主元分析（PCA）或偏最小二乘（PLS）进行交。则:0kk2_00a

6、2一r对式（5）进行规范化得到:特征提取，建立相应的监控模型，后来成为间歇过程应用最广泛的监测方法。他们提岀的在批次方向上展开的方法也是本文中提到的传统的数据展开方法。但是基于批次方向展开的传统方法在线监控时需要预测从当前时刻到反应结束时刻的测量数据，由于估计值和实际值可能会存在一定的偏差，容易导致模型预测的不准确性。当从间歇过程采集到的数据是含有多种分布的复杂源数据时，核独立元分析（KernelICA）是比ICA和PCA更有效的特征提取算法，最近被引入到过程监控领域中，取得了更好的监控效果⑵耳。本文首先将历史数据在不同的方向上展开，即结合批次和变量方向上的展开方法

7、⑷，然后利用KernelICA方法进行特征提取,提出了基于不同展开方法及KernelICA的间歇过程故障检测，克服了估计未来测量数据的缺点,提高了监控模型的准确度。1核独立元分析核独立元分析是由BachandJordan⑸提出的一种改进的ICA算法，将非线性的比较函数扩展到一个再生的核希尔伯特空间（RKHS）,核是用来在整个RKHS空间计算和优化基于规范相关性的比较函数的。考虑两个随机变量◎、勺的情况：用｛出，…，时｝和｛对，…，康｝分别表示浙与丄2的N个观测值，｛①（“；）,・・・，0（计）｝和｛0（鹤）,・・・,©5?）｝表示其在特征空间中相应的投影。假设特