【摘 要】
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主元分析方法(PCA)是一种数据驱动的多元统计分析方法,由于不依赖于专家知识且考虑了过程变量之间的相互关系,因此以PCA方法为基础实现对多阶段间歇过程监控成为了目前的研究
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主元分析方法(PCA)是一种数据驱动的多元统计分析方法,由于不依赖于专家知识且考虑了过程变量之间的相互关系,因此以PCA方法为基础实现对多阶段间歇过程监控成为了目前的研究热点之一。论文深入研究了PCA理论方法及其在多阶段间歇过程中应用的局限性,在此基础上提出了一类改进的PCA监控方法,以青霉素发酵为应用对象分别对正常与异常批次进行了试验,并与常规方法进行了对比,验证了所提出方法的可行性与有效性。论文首先分析了间歇过程的特点,深入讨论了基于PCA技术的应用方案,提出了使用K-means聚类分析方法进行阶段划分建立多PCA模型的监控方案。其次,在分析了该方法的局限性基础上,提出了一类改进的PCA监控方案,加入了劣点检测与过程变量模式拟合算法,并给出了整体的监控框图。此方案更加适合PCA方法的应用特点,从而提高了过程监控性能。最后,以青霉素发酵过程为实例进行了仿真实验,取得了预期效果。同时,采用VB 6.0开发了基本的应用程序实现了对青霉素发酵间歇过程的在线监控。研究表明,论文给出的方法能够克服常规多阶段PCA监控方法的缺陷,减小了对过程数据的要求和对过程先验知识的依赖。实验证明了该方法的可行性,同时指出了其良好的应用前景。
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