【摘 要】
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由于对生产质量体系性能和经济运行的要求越来越高,现代工业体系日益庞大,复杂性也越来越高。为了解决这些问题,数据驱动技术,如主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)和典型相关
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由于对生产质量体系性能和经济运行的要求越来越高,现代工业体系日益庞大,复杂性也越来越高。为了解决这些问题,数据驱动技术,如主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)和典型相关分析(CCA)用于系统故障诊断和过程监控。它们假设要研究的数据不是自相关的。然而,大多数大型化学工业工厂本质上都是非线性的,所以这些技术不能试用于它们,本质上是无效的。为了弥补这个缺陷,需要开发一种能够管理这些过程异常的算法。工业产品的需求正在迅速增长,因此提出了不同的适应性技术。典型相关分析(CCA)是多元数据驱动的方法,它将同时考虑输入输出过程数据。本文讨论了数据驱动技术的实现,如用于田纳西伊士曼(TE)过程监控的主成分分析(PCA)偏最小二乘(PLS)和典型相关分析。主成分分析(PCA)是用于检测和诊断化学过程中的故障的最常用的降维技术。尽管PCA在故障检测方面具有一定的最优性,并且已被广泛应用于故障诊断,但它不是最适合的用于故障诊断。与PCA和PLS相比,典型相关分析(CCA)已被证明可改善化学过程中的故障诊断。使用T~2统计和Q统计(SPE)同时检测多个故障。在这项工作中,我们比较了这些技术,发现CCA比PCA和PLS更有效。性能改进由故障检测率来说明。为了进一步比较它们在应用方面的性能,利用田纳西伊士曼过程的行业基准来分析所有讨论的方法的有效性。研究结果致力于为在大规模工业过程中实现成功的PM-FD提供参考。
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