基于多元统计方法的间歇过程监控与故障诊断研究

项目名称： 基于多元统计方法的间歇过程监控与故障诊断研究

项目编号： No.61174109

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化学科

项目作者： 王普

作者单位： 北京工业大学

项目金额： 60万元

中文摘要： 现代流程工业正逐渐倚重于生产小批量、多品种、高附加值产品的间歇过程，基于多元统计模型的过程监控是保障生产安全和产品质量的重要工具。但由于间歇过程的复杂特性和产品质量极易受到不确定性因素的影响等，使得多元统计方法在间歇过程监控和故障诊断中还处于起步阶段，存在许多问题，具有广阔的研究空间。因此，本课题针对间歇过程存在的多阶段性、非线性及数据分布的非高斯性等特点，提出一套完整的基于MKICA-PCA的多阶段间歇过程监控与故障诊断新策略。研究基于数据矩阵相似度的模糊软过渡阶段划分算法，为分阶段建立统计模型奠定基础；研究一种新的MKICA-PCA的监控方法，解决具有非线性、非高斯分布的间歇过程监控问题；研究一种基于重构的非线性故障辨识方法用于进一步实现故障的定位与诊断。利用理论、仿真实验和现场实验对上述方法进行验证，并不断完善该方法，使之能够达到保证生产安全和提高产品质量的目标。

中文关键词： 间歇过程；统计过程监控；故障诊断；独立成分分析；多向主元分析

英文摘要：

英文关键词： batch progress；Statistical Process Monitoring；Fault Diagnosis；Independent component Analysis；Multiway Principal