论文部分内容阅读
伴随着现代工业生产过程的日渐复杂化、机械化,高效的生产过程监测、故障诊断和质量预测对于确保生产安全,提高产品质量是至关重要的。由于DCS和智能化仪表的广泛发展和应用,能够测量的变量以及可以获取的过程数据越来越多。因此,利用过程历史数据建立模型,研究正常工况下和已知故障发生时的统计学规律,进而实现对当前过程的监测及故障诊断,已成为了故障监测与诊断技术的一个研究热点,在这种情况下基于多元统计理论的过程监测以及故障诊断方法应运而生。本文针对间歇发酵过程存在动态性、强非线性、多阶段等特点,并以工业大肠杆菌发