MWCVA方法的帶鋼熱連軋過程故障檢測研究

張瑞成，李禹亭，梁衛(wèi)征，周亞羅

（華北理工大學(xué)電氣工程學(xué)院，河北 唐山 063210）

1 引言

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與進(jìn)步，工業(yè)系統(tǒng)的現(xiàn)代化水平不斷提高，與此同時，工業(yè)過程的規(guī)模也越來越大，復(fù)雜程度進(jìn)一步提高。

這些系統(tǒng)一旦發(fā)生故障，將會導(dǎo)致不可估量的后果，嚴(yán)重的還可能導(dǎo)致人員傷亡。因此，提高工業(yè)的安全性是目前工業(yè)上最主要的工作之一，故障檢測技術(shù)是防止事故發(fā)生的重要保障。

在故障檢測中，主成分分析方法［1］（PCA）和偏最小二乘方法［2］（PLS）是較早被提出并得到廣泛學(xué)者認(rèn)可的故障檢測方法。然而在大多數(shù)復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)中會出現(xiàn)自相關(guān)性以及互相關(guān)性，為了解決該特性而提出的動態(tài)PCA［3］（DPCA）也沒有完全解決自相關(guān)的問題。

典型變量分析［4］（CVA）是一種動態(tài)的子空間識別方法，它可以最大化過程變量中的自相關(guān)性和互相關(guān)性，目前將CVA用于故障檢測的應(yīng)用仍比較少。文獻(xiàn)［5］將PLS、PCR、CVA等方法進(jìn)行了比較，通過奇異值分解（SVD）次數(shù)，證明了CVA方法的優(yōu)越性。文獻(xiàn)［6］將滑動窗與CVA相結(jié)合，對化工過程進(jìn)行故障檢測，但是在進(jìn)行檢測過程中只考慮了狀態(tài)空間內(nèi)部的變動，而沒有考慮狀態(tài)空間外部的變動，忽略了一部分故障的發(fā)生。

帶鋼熱連軋是一個非常復(fù)雜的工業(yè)系統(tǒng)，采集的數(shù)據(jù)中具有強相關(guān)性和時變性，針對這些特性，國內(nèi)外許多學(xué)者進(jìn)行相關(guān)研究，文獻(xiàn)［7］改進(jìn)了PLS方法并應(yīng)用在了熱軋機(jī)的故障檢測中，能夠準(zhǔn)確地識別出故障，文獻(xiàn)［8］采用自動編碼器提取數(shù)據(jù)特征值，結(jié)合CVA模型對帶鋼熱連軋過程進(jìn)行質(zhì)量檢測，取得了良好的效果。……