基于GSFA-GNPE的动态-静态联合指标间歇过程监控 - 赵小强; 牟淼 (上海交通大学学报, 2021)
TP277; 传统的过程监控方法忽略了变量间的时序相关性,且没有区分变量间的动态关系与静态关系,从而导致监控效果不佳.针对此问题,本文提出一种基于全局慢特征分析(GSFA)-全局邻域保持嵌入(GNPE)的动态-静态联合指标间歇过程监控方法,该方法可以有效提取动态全局特征和静态全局特征.首先,对过程变量的动态特性和静态特性进行评估,把自相关和互相关性较弱的变量视为静态变量,剩余变量视为动态变量;其次,分别对动态子空间和静态子空间构建GSFA和GNPE模型;然后,对来自每个子空间的统计信息使用贝叶斯推理进行组合,以得出混合模型的联合指标实现过程监控;最后,将所提算法应用于数值算例和青霉素发酵仿真过程进行仿真验证.结果 表明,GSFA-GNPE算法相较于其他算法的故障检测效果更好.