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面向多阶段间歇过程监控的PCA方法研究

作　者: 赵茜
导　师: 李宏光
学　校: 北京化工大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: PCA 间歇过程 K-means聚类劣点检测模式拟合
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 159次
引　用: 1次
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内容摘要

主元分析方法(PCA)是一种数据驱动的多元统计分析方法,由于不依赖于专家知识且考虑了过程变量之间的相互关系,因此以PCA方法为基础实现对多阶段间歇过程监控成为了目前的研究热点之一。论文深入研究了PCA理论方法及其在多阶段间歇过程中应用的局限性,在此基础上提出了一类改进的PCA监控方法,以青霉素发酵为应用对象分别对正常与异常批次进行了试验,并与常规方法进行了对比,验证了所提出方法的可行性与有效性。论文首先分析了间歇过程的特点,深入讨论了基于PCA技术的应用方案,提出了使用K-means聚类分析方法进行阶段划分建立多PCA模型的监控方案。其次,在分析了该方法的局限性基础上,提出了一类改进的PCA监控方案,加入了劣点检测与过程变量模式拟合算法,并给出了整体的监控框图。此方案更加适合PCA方法的应用特点,从而提高了过程监控性能。最后,以青霉素发酵过程为实例进行了仿真实验,取得了预期效果。同时,采用VB 6.0开发了基本的应用程序实现了对青霉素发酵间歇过程的在线监控。研究表明,论文给出的方法能够克服常规多阶段PCA监控方法的缺陷,减小了对过程数据的要求和对过程先验知识的依赖。实验证明了该方法的可行性,同时指出了其良好的应用前景。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-12
第一章绪论  12-24
  1.1 论文研究的目的与意义  12-13
  1.2 国内外文献综述  13-23
    1.2.1 统计过程监控  13-18
    1.2.2 主元分析方法  18-21
    1.2.3 主元分析方法在间歇过程中的应用  21-23
  1.3 论文的主要内容和章节安排  23-24
第二章基于聚类分析的多阶段PCA方法  24-38
  2.1 引言  24
  2.2 PCA及其过程监控技术  24-31
    2.2.1 PCA原理  24-28
    2.2.2 基于PCA的过程监控方案  28-29
    2.2.3 仿真研究  29-31
  2.3 多阶段PCA过程监控方法  31-33
    2.3.1 基于k-means聚类的多阶段PCA方法  31-32
    2.3.2 过程监控方案  32-33
      2.3.2.1 数据预处理  32
      2.3.2.2 离线建模  32-33
      2.3.2.3 在线监控  33
  2.4 仿真研究  33-37
  2.5 本章小结  37-38
第三章改进的多阶段PCA过程监控方法  38-56
  3.1 引言  38
  3.2 建模数据预处理  38-43
    3.2.1 CDC方法  39-40
    3.2.2 改进尺度CDC方法  40
    3.2.3 改进尺度CDC/MVT方法  40-41
    3.2.4 三种方法的比较  41-43
  3.3 过程变量模式拟合  43-49
    3.3.1 传统方法的缺陷  43
    3.3.2 过程变量模式拟合原理  43-45
    3.3.3 仿真及验证  45-49
  3.4 过程监控方案  49-50
  3.5 仿真研究  50-55
  3.6 本章小结  55-56
第四章间歇过程仿真实验研究  56-72
  4.1 引言  56
  4.2 青霉素发酵过程  56-60
    4.2.1 过程工艺  56-57
    4.2.2 变量说明  57-60
  4.3 PCA过程监控实验  60-65
    4.3.1 正常状态监控  60-63
    4.3.2 异常状态监控  63-65
  4.4 应用系统  65-71
    4.4.1 数据库  65-67
    4.4.2 监控界面  67-69
    4.4.3 实验研究  69-71
  4.5 本章小结  71-72
第五章结论  72-74
参考文献  74-78
致谢  78-80
导师与作者简介  80-81
北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书  81-82

面向多阶段间歇过程监控的PCA方法研究

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