【摘 要】
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间歇过程作为现代流程工业中的一种重要生产方式,被广泛应用于精细化工、生物制药、食品等行业。为了提高间歇过程的产品质量,保证控制系统安全性,需要对其进行过程监控。本
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间歇过程作为现代流程工业中的一种重要生产方式,被广泛应用于精细化工、生物制药、食品等行业。为了提高间歇过程的产品质量,保证控制系统安全性,需要对其进行过程监控。本文主要研究了基于多向主元分析方法(Multi-way Principal Component Analysis, MPCA)的发酵过程监控,并根据间歇过程的特点对传统的MPCA建模方法进行了改进,具体包括以下几个方面：(1)阐述了适用于间歇过程监控的多向主元分析方法；针对间歇过程的特点,讨论了两种基于不同展开方式的MPCA方法；介绍了批次轨迹同步化方法来解决间歇过程批次数据不等长问题。(2)针对间歇过程的多阶段特点,提出了一种基于数据相似度的多阶段MPCA建模方法。该方法通过对每个时刻数据矩阵间的相似度指标进行聚类分析,将间歇过程划分为几个阶段,再对各个阶段分别建立MPCA模型。将此方法应用于青霉素发酵过程监控,验证了该方法的有效性。(3)针对间歇过程的动态、高度非线性特性,研究了一种适用于间歇过程的动态核的PCA方法(Batch Dynamic Kernel Principal Component Analysis,BDKPCA)。为解决BDKPCA算法中计算量较大的问题,本文将特征采样(Feature Samples, FS)引入到BDKPCA中,并针对间歇过程数据的特点,对FS进行了改进,提出了一种基于FS的BDKPCA算法。FS-BDKPCA算法首先对建模数据进行FS运算,得到能够反映样本特征且包含较少采样点的样本子集,然后在该样本子集上建立BDKPCA模型。监控结果表明,FS-BDKPCA方法能够在不影响BDKPCA算法监控性能的基础上,有效地减少计算量与所需内存空间。
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