基于動態MDONPE算法的間歇過程故障檢測

趙小強, 劉 凱

(1. 蘭州理工大學 電氣工程與信息工程學院, 甘肅 蘭州 730050; 2. 蘭州理工大學 甘肅省工業過程先進控制重點實驗室, 甘肅 蘭州 730050; 3. 蘭州理工大學 國家級電氣與控制工程實驗教學中心, 甘肅 蘭州 730050)

近年來，隨著工業自動化的快速發展，工業系統大規模、高度復雜化的特點使得系統故障發生的幾率大大增加.在實際生產過程中，由于間歇過程生產的產品種類多、規格高、性能優、規模化生產比較靈活、工藝容易改變等優點，間歇生產比連續生產更加普遍，因此間歇過程故障檢測變得愈加重要.間歇過程特性復雜，通常非線性和動態特性同時存在，影響故障檢測的實時性和檢測精度，因此針對這些特性進行有效的故障檢測，對保障整個過程的安全生產具有十分重要的意義，成為國內外學者研究的熱點.

諸如主元分析(principal component analysis,PCA)、獨立元分析(independent component analysis,ICA)、偏最小二乘(partial least squares,PLS)等基于數據驅動的多元統計方法在工業過程故障檢測和故障診斷方面應用廣泛.復雜的現代工業生產使得傳統多元統計建模的方法監控不利，流形算法作為新的數據局部降維算法得到廣泛關注，如局部保持投影(locality preserving projections,LPP)和鄰域保持嵌入(neighborhood preserving embedded,NPE)在數據可視化、計算機視覺、模式識別、過程監控等領域得到大量的應用，這些流形算法都是通過數據的局部特征獲取整體的流形特征.Hui等[10]針對鄰域保持嵌入算法忽略全局特性信息，建立了全局-局部的目標函數，有效處理數據結構信息，在間歇過程故障檢測過程中取得了較好的效果；……