基于遗传算法正则相关分析的大型过程数据驱动分布式局部故障检测

遗传算法正则化典型相关分析、分布式局部故障检测、大型过程数据驱动、遗传算法、典型相关分析（CCA）、故障检测、子系统、信息交互、监控性能。 大型过程系统通常由多个相互连接的子系统构成，此类系统的稳定运行对于工业生产至关重要。随着生产规模的扩大，故障检测的难度和复杂性也相应增加。因此，研究适用于大型过程系统的高效故障检测方法是工业自动化领域的一个重要议题。本研究提出了一种基于遗传算法正则化典型相关分析的大型过程数据驱动分布式局部故障检测方案。 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种借鉴生物界自然选择和遗传学机制的搜索优化算法，其特点是能够在复杂的解空间中寻找全局最优解或近似最优解。在本研究中，遗传算法被用于优化典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）中的参数设置，以确保保留各子系统间最大的相关性。 典型相关分析（CCA）是一种用于揭示两组变量之间相关性的统计方法。在分布式故障检测的背景下，CCA可以用来发现和分析多个子系统测量值之间的相关性。通过这种方式，可以提取能够反映子系统状态的关键信息，并构建相应的统计量用于故障检测。 在本研究中，对于每个子系统，首先利用遗传算法正则化CCA与所有耦合系统进行交互分析，旨在在最小的通信代价下保留最大的相关性。接着，基于CCA生成残差，并构建相应的统计量以实现对子系统的最佳故障检测。分布式故障检测器利用其自身的测量值以及其耦合子系统提供的信息来执行每个子系统的局部故障检测，因而表现出优越的监控性能。 具体来说，该分布式故障检测方法在数值示例和田纳西东部基准过程（Tennessee Eastman benchmark process）上进行了测试。监测结果表明了所提出方法的效率和可行性。该研究得到了中国国家自然科学基金、中央高校基本科研业务费、上海青年教师出国进修计划和亚历山大·冯·洪堡基金会的部分支持。 文中提及的其他术语还包括监控性能，指的是分布式故障检测器在不同条件下对系统异常状态的检测能力。在工业应用中，监控性能的优劣直接关系到故障能否被及时发现和处理，从而影响到整个生产过程的安全性和可靠性。 此外，本研究也强调了数据驱动的概念，即故障检测方法的开发是基于对过程数据的分析，而不是依赖于传统的基于模型的方法。数据驱动方法的一个优势在于其能够自适应地从大量的操作数据中学习系统行为，并且容易适应于不同的生产环境和过程变化。 总结来看，这项研究通过将遗传算法、正则化CCA与分布式检测框架结合起来，为大型过程系统的故障检测提供了一种创新的解决方案。这一方案不仅优化了相关性分析的过程，减少了不同子系统间通信的需要，而且提高了故障检测的准确性和效率，具有重要的理论价值和应用前景。