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主元分析法在过程监控中的应用 陈晓智 上海 东华大学机械工程学院 （200051 ） E-mail: xiaozhi_chen@126.com 摘要：本章首先阐述了过程监控的研究对象和基本概念，从是否基于数学模型的角度介绍了 目前存在的主要过程监控方法，并分析了它们的优缺点。然后，详细推导了主元子空间信息 矩阵 T 的计算公式。最后描述了特征信号的提取方法——主元分析方法 PCA(Principal Component Analysis, PCA)的研究现状，以及它们在过程监控中的应用前景。 关键词：过程监控，故障诊断，主元分析 1. 前言 在现代化生产中，机械设备的状态诊断技术越来越受到重视，如果某一零部件或设备出 现故障而未能及时发现和排除，其结果不仅可能导致设备本身无法继续运行，往往会涉及整 个流程生产系统的运行，造成巨大的经济损失。因此，保障生产安全和减小产品质量波动一 直是工业生产过程的两大追求目标。在工业生产过程中，及时有效地发现、检测和修复过程 故障是提供性能优良、品质一致产品的先决条件，这也是进行工业过程监控的目的和动机。 已有研究成果证实，技术过程与工程系统中很多与过程异常变化或系统故障有关的问题 以及可转化成为这类问题的事件，诸如设备运行过程的状态检测［1］、计算机集成制造系统 维护、生产流水线质量监测，航天器轨道与姿态监视、导航系统监视、控制系统故障检测与 诊断(FDD)等[2]，都可以在过程监控理论研究框架下得到解决。因此，过程故障检测及其相 关技术的研究，在现代化生产过程中有着深刻的理论价值和不容忽视的重要性。 对于一个具体的工业过程，其工业过程的过程监控如图 1 所示。但通常在具体研究过程 监控方法时主要研究故障诊断、故障分离和故障辨别。 过程数据 工业过程 故障诊断 故障辨识 故障分离 故障对策 图1 工业过程监控示意图 2. 过程监控方法的分类 过程监控的主要研究对象是过程运行时出现的异常变化或系统部件的非先天性功能性 - 1 - 故障，例如过程状态发生偏离常态的改变或系统故障等。过程监控的目的是监视系统运行状 态，检测系统是否发生故障，并对故障系统的异变幅值进行定量分析，判明故障类型、时间、 幅度、表现形式、影响程度等。 由于过程监控的核心为故障检测及诊断，因此过程监控分类可以按照故障诊断的分类方 法进行。以下就阐述故障诊断的分类方法，其同样适用于过程监控。 故障诊断技术经过了几十年的发展，到目前为止已经出现了基于各种不同原理的众多方 法。按照国际故障诊断权威P.M.Frank 教授[3]的观点，所有的故障诊断方法可以划分成基于 知识的方法、基于解析模型的方法和基于信号处理的方法三种；从同模型的关系看，可以划 分为不依赖于数学模型的方法。(包括基于知识的方法、基于信号的方法)和基于数学模型的 方法(包括基于解析模型的方法) 。本文按照P.M.Frank 教授的分类方法，对文献[4]和文献[2] 的分类图进行修改和补充，得到如图2 所示的故障诊断方法分类图。 故障诊断 方法 不依赖 基于 数学模型 数学模型 基于 基于 基于 信号处理 知识表述