基于多元统计方法的过程单元缓变故障识别

摘要：

在实际化工生产过程中存在一些缓变故障,在发生的初期过程偏离正常工况的程度较少,且受生产数据噪声的影响,不易被传统过程监测方法及时发现.本文针对缓变故障的特点,提出了一种基于偏最小二乘法-主元分析法(PLS-PCA)的过程监测方法.首先利用偏最小二乘法(PLS)回归提取出各变量之间的关系,通过获取变量实测值与回归预测值之间的误差,以放大装置运行状态与预设状态之间的偏差,在此基础上建立基于主元分析法(PCA)的过程监测模型,实现了对缓变故障的早期识别.该过程监测模型被应用在某制氢装置预转化反应器上,结果表明该方法对缓变故障具有较好的早期识别效果,能够比工程师提前13h,比基于传统PCA的过程监测模型提前8h.

关键词：系统工程、主元分析法、偏最小二乘法、缓变故障、过程监测

所属期刊栏目：39

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1267-1272