空分过程变量预测的多变量时间序列分析方法

摘要：

氮塞是空分过程的常见故障,粗氩塔冷凝器出口氩气含氩量是工业现场中指示氮塞是否发生的关键变量,对该变量进行准确的预测可以使氮塞故障的报警时间提前.本文采用多变量时间序列相空间重构的方法,建立了粗氩塔冷凝器出口氩气含氩量和其它过程变量之间的一步线性回归预测模型,以迭代方式获得多步预测的结果,并利用滑动窗口实现了模型参数的在线修正.通过某钢铁公司空分装置实际数据的建模与仿真,分析了相空间重构时嵌入维数以及预测步数的选取对最终预测结果的影响,即预测均方误差与嵌入维数成反比,与预测步数成正比.仿真结果同时表明,本文建立的模型能够较为准确地对空分过程关键变量进行预测,预测提前时间在4～5分钟之间.

关键词：空分氮塞、变量预测、多变量时间序列分析、相空间重构

所属期刊栏目：27

分类号：TQ015.9;TP391.9;O6-39(一般性问题)

资助基金：国家高技术研究发展计划8632009AA04Z159;国家自然科学基金项目40740420661和60974007;浙江省自然科学基金项目Y1080406;中央高校基本科研业务费专项资金

在线出版日期：2011-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1341-1344