保证生产安全和产品质量一直是工业生产过程的两大追求目标。在工业生产过程中,对过程实施性能监控,及时有效地发现和修复过程故障,提高产品质量一致性,是进行工业过程监控的目的和动机。间歇过程是现代流程工业中一种重要的生产方式,由于其本身的灵活性,广泛应用于精细化工、食品、制药等工业。间歇过程统计性能监控基于历史数据,离线建立统计监控模型并用于在线性能监控和故障诊断。由于间歇过程统计性能监控研究不需过程精确的解析模型,所获得理论成果和方法能够较快的应用于实际工业生产过程中,已成为过程控制领域的研究热点之一。本文的主要内容包括: 1.综述了流程工业过程监控的目的、必要性以及过程监控的主要方法。阐述了多变量统计过程性能监控的历史、现状。概括了本文的主要研究工作。 2.介绍了统计性能监控的理论基础和基本方法,给出了间歇过程统计性能监控的一般框架。 3.提出了一种基于鲁棒PLS的间歇生产过程统计性能监控方法。用于解决历史数据存在离群点时的间歇过程统计性能建模问题。SBR间歇聚合反应过程应用表明:当建模数据存在离群点影响时,鲁棒MPLS仍能给出正确的监控结果。克服了传统MPLS鲁棒性的不足,保证统计监控模型不过分依赖建模数据,有效减轻了模型对数据的要求。 4.提出了一种基于STATIS方法的间歇生产过程统计性能监控方法。间歇过程是一种不连续的生产过程,生产周期不尽一致,每个批次的长度不尽相同。三维数据处理方法STATIS不需要特殊的数据预处理和数据规整,可以直接处理间歇过程数据,降低了建模计算的复杂度。DuPont间歇聚合反应过程应用表明,和多向主元分析MPCA相比,该方法还具有一定的鲁棒性。 在全文研究的基础上,提出了有待进一步研究的课题和今后研究工作的重点。