过程工业既是能源、各种原材料的生产者,同时也是能源的主要消耗者,节能降耗对提高企业的经济效益和促进国家低碳环保战略的施行有重大的意义。过程工业中由于控制回路参数调校不当,阀门粘滞,过程非线性,控制系统设计低劣,外部输入干扰等原因,往往导致了整个过程系统的厂级范围大规模的振荡。及时评估多回路控制系统性能,检测系统中的过程干扰及异常工况,从而准确定位并诊断引发振荡的根源,并对故障源进行维护修理,确保企业产品的质量和生产效率,是目前过程工业中关注的主要问题之一本课题以偏有向相干分析PDC(Partial directed coherence)为基础,针对过程工业中采集和存储的大量过程历史数据,提出了新的基于PDC的厂级振荡根源定位方法。该方法通过传统功率谱图和频谱ICA(Independent Component Analysis)算法来筛选数据,然后对筛选数据进行偏有向相干分析,对过程变量间波动传播方向和强度大小进行辨识,同时构建变量间的PDC因果关系图,最后应用DFS/BFS的权值阈值搜索算法和过程先验知识对因果关系图进行化简,删除次要因果关系分支,直观辨识波动传播路径。本课题中,利用该方法对基于SIMULINK的仿真案例数据,以及EASTMAN化工厂、上海某氯碱厂工业历史数据进行分析,进行厂级振荡根源定位,结果表明,这一套根源定位方案是切实可行的。