基于批次加权软划分的多阶段AR-PCA间歇过程监测

"基于批次加权软化分的多阶段AR-PCA间歇过程监测方法" 本文探讨的主题是针对间歇过程的高效监测技术，特别是针对多阶段间歇过程的异常检测。间歇过程通常在不同操作阶段表现出显著的变量变化和特性差异，这给过程监测带来了挑战。传统的监测方法往往采用硬划分阶段的方式，并且忽视了过程的动态特性，从而可能导致错误报警或漏报。 作者们提出了一种创新的监测策略，称为基于批次加权软划分的多阶段自回归主元分析(AR-PCA)方法。这种方法引入了反距离加权（IDW）和单变量控制图来优化仿射传播聚类（AP）算法。AP算法通常依赖于单批次数据，这可能无法充分反映整个生产过程阶段的特性，而IDW的引入可以更准确地捕捉这种多样性。此外，通过改进AP，方法能够识别并处理过渡阶段，这是传统AP方法的不足之处。 在AR-PCA模型构建上，研究者针对过渡阶段和稳定阶段分别建立了独立的模型，这比单一模型能提供更高的精度，特别是对于消除过渡阶段的动态性影响，有助于减少误报和漏报。AR-PCA模型结合了自回归模型的时间序列分析能力与主元分析的降维特征，使得在复杂多变的间歇过程中能更有效地捕捉异常。 实验部分，研究者利用青霉素发酵的仿真平台以及重组大肠杆菌的实际生产过程进行了验证，结果证明了所提方法的有效性和实用性。这一工作对于提高间歇过程的监控效率，降低生产风险，保障产品质量等方面具有重要意义。 关键词：自回归主元分析；间歇过程；仿射传播聚类；反距离加权；过程监测 此研究论文属于工程技术领域的研究，涉及的主要技术包括统计建模、时间序列分析、机器学习和过程控制。它为间歇过程的监测提供了新的思路，对于工业生产中的过程优化和故障预防具有理论和实践价值。