【摘要】：隨著科學的發(fā)展和技術的進步,針對工業(yè)生產的過程監(jiān)測成為目前相關領域的研究熱點。間歇過程是一種比較重要的工業(yè)生產方式,其工藝機理復雜,常存在多個操作階段,而且產品質量易受不確定性因素的影響。為了降低過程故障對工業(yè)生產造成的損失,迫切地需要建立有效的間歇生產過程故障監(jiān)測系統(tǒng)。本課題分析了間歇過程監(jiān)測方法的研究現(xiàn)狀,并結合間歇過程的生產特點和數(shù)據特點,進行了間歇過程監(jiān)測方法的研究與改進。本文的主要研究內容如下:(1)介紹了主元分析(Principal Component Analysis,PCA)應用于多元統(tǒng)計過程監(jiān)測的原理,分析了適用于間歇過程監(jiān)測的多向主元分析(Multi-way PCA,MPCA)方法。結合間歇過程的特點,討論了MPCA方法的兩種不同的展開方式和在線監(jiān)測的數(shù)據填充方法,并且闡述了MPCA方法在間歇過程中監(jiān)測框架和監(jiān)測步驟。(2)對于間歇過程的在線故障診斷需要預測過程變量的未知輸出問題,研究了一種數(shù)據展開和故障分類器數(shù)據選擇相結合的方法。對間歇過程的三維數(shù)據進行數(shù)據預處理,建立MPCA模型并進行過程的故障監(jiān)測;通過選取故障發(fā)生時刻之后的部分長度采樣時刻的數(shù)據進行故障的特征提取,離線建立最小二乘支持向量機(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的故障分類器模型;然后故障分類器進行在線故障診斷,實現(xiàn)故障分類并確定發(fā)生了某類故障。將其運用到青霉素發(fā)酵過程仿真實驗中,結果顯示該方法提高了間歇過程在線故障診斷的實時性和準確性。(3)針對間歇生產過程數(shù)據存在的多階段和非高斯性等特征,提出一種改進的階段劃分和故障監(jiān)測方法。首先根據各個時間片的相似度和K均值算法進行階段劃分,然后利用獨立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)方法分別提取出各階段的非高斯特征信息。最后,引入支持向量數(shù)據描述(Support Vector Data Description,SVDD)算法對獨立成分和剩余的高斯殘差空間分別建立統(tǒng)計分析模型,實現(xiàn)間歇過程故障的在線監(jiān)測。通過半導體蝕刻過程故障監(jiān)測的應用實例,驗證了所提方法的可行性和有效性。
【圖文】：

Y確定發(fā)生某類故障通過LSSVM訓練故障分類器LSSVM分類器模型圖 3-5 在線故障診斷流程圖過程仿真分析程是一個典型的具有多階段操作特性的間歇過程，在所以對其進行在線過程監(jiān)測具有非常重要的意義。本軟件 Pensim2.0[69]。Pensim 仿真平臺可以實現(xiàn)青霉素青霉素生產發(fā)酵過程的工藝流程圖，其中補料過程是制。在這個仿真軟件中，它模擬了過程變量在各種生可以分別對通風率、攪拌功率、底物流加速度設置階據的多元統(tǒng)計分析方法進行統(tǒng)計建模、在線監(jiān)測和故

i0101 1 1( )1 2 ( , ) ( , )ni iin n ni i i j i ji i jR K K a xx x x x本newx ，要確定新來樣本是否在球體內，，必須計算計算得出1 1 11 2 ( , ) ( , )n n nnew i new i i j i ji i jDist K K x x x x 法的單值分類特性，其可以很好的用于故障監(jiān)測過空間后，如果newDist R時，則認為該樣本為正常以認為該樣本為異常樣本。如圖 4-2 所示，基于 S測邊界，正常區(qū)域為球形邊界內的區(qū)域�？梢酝ㄟ^斷故障，即半徑R是監(jiān)測統(tǒng)計量Dist 的閾值。
【學位授予單位】：江南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TQ927

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本文編號：2680801