基于统计模式分析的多变量连续过程故障检测-计算机应用研究.pdfVIP

第３２卷第７期 计 算 机 应 用 研 究 Ｖｏｌ．３２Ｎｏ．７ 　 　 ２０１５年７月　 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ Ｊｕｌ．２０１５ 基于统计模式分析的多变量连续过程故障检测 逄玉俊，李　娜，李　元，张　成 （沈阳化工大学信息工程学院，沈阳１１０１４２） 摘　要：针对一些批处理过程中，如同步批轨迹处理和多峰分布等问题，提出了一种基于统计模量（ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｐａｔｔｅｒｎａｎａｌｙｓｉｓ，ＳＰＡ）分析连续过程的故障诊断方法。ＦＤＳＰＡ和ＭＰＣＡ的显著差别是前者的监测对象是批次变 量的统计特征，而后者监控过程变量。ＭＰＣＡ通过分析过程变量的方差—协方差进行故障检测，在ＳＰＡ中，既要 统计过程变量的均值与方差，又要统计过程变量间的协方差结构、偏度、峭度、自相关和互相关性。提出了一种 基于滑动窗口的统计模量方法监测非线性的连续过程，使故障检测的准确性与可靠性得到提高。通过在ＴＥ过 程中与传统的ＭＰＣＡ和ＫＮＮ方法对比，验证了此方法的有效性。 关键词：连续过程；统计模量；多向主元分析；故障检测 中图分类号：ＴＰ２７７　　　文献标志码：Ａ　　　文章编号：１００１３６９５（２０１５）０７２０６００５ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１５．０７．０３５ Ｓｔｕｄｙｏｆｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｐｒｏｃｅｓｓ ｂａｓｅｄｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓａｎａｌｙｓｉｓ ＰａｎｇＹｕｊｕｎ，ＬｉＮａ，ＬｉＹｕａｎ，ＺｈａｎｇＣｈｅｎｇ （ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｅｍｉｃａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１４２，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｔｏｍｏｎｉｔｏｒｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｐｒｏｃｅｓｓｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｐａｔｔｅｒｎａｎａｌｙｓｉｓ（ＳＰＡ） ｆｒａｍｅｗｏｒｋ．ＩｔｄｅｖｅｌｏｐｅｄｔｈｅＳＰＡｆｒａｍｅｗｏｒｋｔｏａｄｄｒｅｓｓｓｏｍｅｃｈａｌｌｅｎｇｅｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｂａｔｃｈｐｒｏｃｅｓｓｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ｓｕｃｈａｓｕｎ ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄｂａｔｃｈｔｒａｊｅｃｔｏｒｉｅｓａｎｄｍｕｌｔｉｍｏｄａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．Ｔｈｅｍａｊｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｕｌｔｉｗａｙｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ（ＭＰＣＡ）ａｎｄＳＰＡｗａｓｔｈａｔＭＰＣＡｍｏｎｉｔｏｒｅｄｐｒｏｃｅｓｓｖａｒｉａｂｌｅｓｗｈｉｌｅＳＰＡｍｏｎｉｔｏｒｅｄｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆｐｒｏｃｅｓｓｖａｒｉａｂｌｅｓ． Ｉｎｏｔｈｅｒｗｏｒｄｓ，ＭＰＣＡｅｘａｍｉｎｅｄｔｈｅｖａｒｉａｎｃｅｃｏｖａｒｉａｎｃｅｏｆｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｖａｒｉａｂｌｅｓｔｏｐｅｒｆｏｒｍｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗｈｉｌｅＳＰＡｅｘａｍｉ ｎｅｄｔｈｅｖａｒｉａｎｃｅｃｏｖａｒｉａｎｃｅｏｆｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｖａｒｉａｂｌｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ（ｅ．ｇ．，ｍｅａｎ，ｖａｒｉａｎｃｅ，ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ，ｃｒｏｓｓｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ， ｅｔｃ．）．ＩｔｐｒｏｐｏｓｅｄａｗｉｎｄｏｗｂａｓｅｄＳＰＡｍｅｔｈｏｄｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｃｈａｌｌｅｎｇｅｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｐｒｏｃｅｓｓｅｓ．Ｉｔ ｃｏｕｌｄｅｎｈａｎｃｅｔｈｅａｃｃｕ