A Canonical Variate Analysis based Process Monitoring Scheme and...

在研究领域中，主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）以及典型变量分析（CVA）是处理多变量数据时常用的统计工具。它们在过程监控和故障检测方面，尤其是面对大量的相关过程数据时表现出简单高效的特点。PCA特别适合于处理大量相关的工艺数据，并且在数据分析中能够通过提取少数几个主成分来降低维度。而PLS则在数据分析和过程监控中也有广泛的应用，它同样能够有效地处理大规模数据，并在提取主成分的同时考虑到了变量间的相关性。 然而，PCA和PLS的应用范围主要局限于静态过程，其中动态过程的特性往往被忽略。为了提升对动态过程的监控性能，本文提出了一种基于典型变量分析（CVA）技术的动态监控方案。与基于PCA和PLS的常规技术不同，本文所提出的CVA方案在生成残差时考虑了过程的动态性。通过对PCA、PLS和CVA这三种方法进行详细的比较分析，最终在被广泛接受的田纳西东曼基准过程中展示了提出的方法的改进效果。 在对这些方法进行研究时，一些关键词是不可忽视的。首先是“典型变量分析（CVA）”，它是本文的核心概念，用于分析多组变量之间的相关性，并能反映各个变量的重要程度。其次是“主成分分析（PCA）”，它是一种统计方法，通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，即主成分，从而可以使用更少的变量来描述数据集中的大部分信息。再次是“偏最小二乘法（PLS）”，它是一种用于建立多个自变量与多个因变量之间关系的统计建模方法，它通过找到那些能够对自变量和因变量都有很强解释力的成分来工作。 此外，本文还提到的关键词包括“动态过程监控”和“故障检测”。动态过程监控是指在过程进行中实时监控系统状态并发现可能的异常或故障的过程。在工业自动化领域，动态过程监控可以帮助企业减少意外停机时间，提高生产效率和产品质量。故障检测作为过程监控技术的一部分，主要目的是在故障发生之前预测和识别潜在的问题，从而采取预防措施，减少损失。 文章中还提到的“田纳西东曼基准过程”是工业过程监控和故障诊断技术测试和比较中常用的基准。它是1970年代末期由美国田纳西大学的研究人员开发的一个模拟化工过程，被广泛应用于过程监控和故障诊断技术的研究中。使用田纳西东曼基准过程作为测试平台，可以对不同的监控方案和算法进行标准化的比较，从而验证各个技术的有效性和性能。 在本文中，通过比较分析PCA、PLS和CVA三种方法，旨在突出CVA方法在处理动态过程监控方面相较于PCA和PLS的优势。这不仅丰富了过程监控的理论研究，也为工业界提供了更加先进和有效的监控工具。通过对这些方法的研究和改进，可以提高对复杂工业过程的理解和控制，进而促进生产过程的优化和安全性提升。