第 27 卷 第 8 期
Vol. 27 No. 8
控 制 与 决 策
Control and Decision
2012 年 8 月
Aug. 2012
多模态过程中新模态过程建模方法
文章编号: 1001-0920 (2012) 08-1241-05
谭 帅
a
, 王福利
a,b
, 彭 俊
a
, 石怀涛
a
(东北大学 a. 信息科学与工程学院，b. 流程工业综合自动化教育部重点实验室，沈阳 110819)
摘 要: 多模态过程中新出现的模态过程短期内无法获得充足的建模数据, 且传统统计控制方法无法有效地估计过
程特性. 鉴于此, 提出一种基于历史模型数据相关特性建立初步模型的方法, 充分利用已有多模态历史数据的相关特
性, 从历史数据中寻找与当前数据特征相似的数据进行补充, 建立初始模型, 并利用新积累的数据迭代初步模型, 逐
步实现准确描述过程特性的算法. 通过在田纳西-伊斯曼过程中的大量仿真, 表明了所提出方法的可行性和有效性.
关键词: 少量数据建模；迭代 PCA；多模态过程；过程特性
中图分类号: TP273 文献标识码: A
Modeling algorithm for new mode in multi-mode process
TAN Shuai
a
, WANG Fu-li
a,b
, PENG Jun
a
, SHI Huai-tao
a
(a. College of Information Science and Engineering，b. Key Laboratory of Integrated Automation of Process Industry
of Ministry of Education，Northeastern University，Shenyang 110819，China．Correspondent：TAN Shuai，E-mail:
tanshuai neu@yahoo.cn)
Abstract: The new mode in multi-mode process can not get enough modeling data in short-term process. And it is hard for
traditional statistical methods to extract process characteristics effectively. Therefore, a new algorithm is proposed to solve
this problem. The initial model is established based on the characteristics of history models. Historical data with the similar
characteristics are found to supply the new modeling data. The iterative model based on the initial model is performed
to fit the process more accurately. A large number of simulations in Tennessee Eastman process show the feasibility and
effectiveness of the proposed method.
Key words: limited data modeling；iterative PCA；multi-mode process；process characteristics
1 引引引 言言言
多模态过程中, 新产品的添加或者操作条件、生
产环境的改变会导致生产过程中出现新的运行模态.
传统的主元分析 (PCA) 等监测方法不具备时变跟踪
能力, 会导致过程监测和故障诊断系统出现误报, 甚
至失效. 为了提高过程监测及故障诊断系统的适应性
能, 需要对已有的监测模型进行不断扩充. 因此本文
针对多模态生产过程中新模态的添加和模型更新问
题给出了一套完整的解决策略.
多模态过程是指由于外界环境等条件的变化和
生产方案的变动或是过程本身固有特性等因素, 导致
生产过程具有多个稳定工况. 在多模态过程中, 当生
产过程从一个稳定运行模态到另外一个稳定运行模
态时, 会经历一个缓慢变化的过渡模态. 为了准确描
述不同模态下变量间不同的相关特性, 需要对稳定模
态和过渡模态分别建立过程模型. 当多模态过程中出
现新的生产模态时, 会带来新的稳定模态和过渡模态
的监测模型添加问题. 基于此, 对未建模的新模态分
两种情况进行考虑.
1) 稳定模态. 对于新出现的稳定模态, 数据容易
获取, 因为同一稳定模态内数据变量的相关特性稳定,
并且作为主要生产模式的稳定模态往往生产连续, 可
以在短期内累积充足的建模数据. 获得足够可信任的
新模态数据后, 利用统计方法训练新的稳定模态监测
模型并进行添加.
2) 过渡模态. 新的过渡模态较为复杂, 对于运行
周期短、不容易获取的过渡数据 (如短周期间歇过程
时段间的过渡过程), 可以通过反复实验来获取充足
的建模数据. 但对于运行周期长、生产成本昂贵、较
为复杂的过渡过程 (如大型连续过程不同稳定生产模
收稿日期: 2011-06-08；修回日期: 2011-11-02.
基金项目: 国家自然科学基金项目(61074074)；国家 973 计划项目(2009CB320601).
作者简介: 谭帅(1983−), 女, 博士生, 从事复杂工业过程监测及故障诊断的研究；王福利(1957−), 男, 教授, 博士生导
师, 从事复杂工业过程建模与优化、故障诊断等研究.
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