独立因子分析方法在过程监控中的应用

针对工业生产过程非高斯分布的特点,并为解决因子分析(FA)监控方法假设生产过程高斯分布以及独立元分析(ICA)监控方法假设模型为无噪模型等问题,本文结合FA、ICA等多元统计方法的优点,提出1种基于独立因子分析(IFA)的过程监控新方法.此临控方法运用EM算法求解参数,建立数据的非高斯分布模型,构造GI2、GSPE 2种监控指标,通过非参数全局估计算法计算控制限,并将生产过程采集数据实时输入监控系统,以判断有无故障发生.将此方法应用于化工吸附分离过程,通过监控图可以发现,IFA可以及时对故障发生予以报警,而ICA的I2监控指标甚至无法给出故障报警,同时IFA的漏检率、误报率分别较FA降低了40%～60%,以上试验结果均验证了本方法的有效性及优越性.     

基于DIFA的动态非高斯过程监控方法及其应用

引言 近年来,随着生产过程结构日益复杂,过程变量与采样数据、数据间耦合关系均日渐增强,企业对于产品质量以及生产过程安全的要求日渐提高,对过程监控技术的改进与革新也日益重视,基于数据驱动的多元统计过程监控方法(MSPC)因其避免构建复杂机理模型、充分利用过程采样数据而受到学术界及工业界的广泛关注,并在化工过程中取得了成功应用.