基于自适应模糊聚类多模型过程监控及应用

摘要：

对乙烯裂解炉建立实时监控模型具有重要的现实意义,而传统的多元统计过程监控方法都是假设过程处于单一工况下,而随着过程参数(进料负荷、产品组分等)的改变,工况也随之改变,传统方法便不再适用.本文针对工业过程中的多工况问题,提出了一种基于自适应模糊聚类的多模型过程监控方法,该方法可以减少监控方法对过程知识的依赖性,并且能够适应实际工业过程的非高斯性和非线性特征.首先对影响工况的过程变量利用自适应模糊聚类进行工况划分,然后对每种工况的建模数据分别利用最大方差展开(MVU)提取低维信息,再用支持向量数据描述(SVDD)建立多模型过程监控模型,最后再利用相应的统计指标进行过程监控.将上述方法应用在乙烯裂解炉上,并与基于高斯混合模型的多PCA方法(GMM-MPCA)进行了比较.仿真实验中,监控对裂解炉运行影响最大的33个变量,根据聚类有效性指标,将数据划分为5类时可以得到最佳的聚类效果.通过实验,将33维建模数据降到20维时误报率最小.仿真结果表明该方法在对非线性和非高斯性过程的监控上,能达到很好的效果,误报率和检测率均优于GMM-MPCA方法.

关键词：自适应模糊聚类、最大方差展开、支持向量数据描述、多模型过程监控

所属期刊栏目：28

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金面上项目20876044,61174118;上海市科技攻关项目10111100103;上海市重点学科建设项目B504

在线出版日期：2012-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1509-1513