分布式过程监控：邻域变分贝叶斯多元分析处理缺失数据

"这篇研究论文探讨了在分布式过程监控中处理缺失数据的邻域变分贝叶斯多元分析方法，即NVBPCA（Neighborhood Variational Bayesian Principal Component Analysis）结合了主成分分析（PCA）和典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）。传统分布式监控方法假设拥有完整的工艺测量数据，但在大规模多单元过程监控中，数据缺失问题时常出现。本文提出的方法利用邻近单元的信息来通过NVBPCA重建局部单元的缺失观测值，并通过基于CCA的本地监控器识别本地单元的状态及检测到的故障类型。" 在大型多单元过程监控中，缺失数据的问题是一个普遍挑战。常规的分布式监控技术往往未能考虑到这一实际情况，而本文提出的邻域变分贝叶斯多元分析方法正是为了解决这个问题。NVBPCA是一种统计分析方法，它利用变分贝叶斯框架来处理局部单元和相邻单元的数据，通过这种方式，即使有数据缺失，也能重构出局部单元的观测值。这种方法的优势在于它能够有效地整合来自不同源的信息，以弥补数据不完整的情况。 PCA是一种常用的数据降维技术，它能将高维数据转换为少数几个主成分，这些主成分保留了原始数据的主要特征。在NVBPCA中，PCA被用于提取关键特征，帮助重建缺失观测。同时，CCA则用于分析两个或多个变量集之间的线性相关性，以此来识别本地单元的状态和检测可能的故障模式。当与NVBPCA结合时，CCA可以利用这些重构的观测值来增强故障检测的准确性。 在分布式过程监控中，每个单元的监控器不仅关注自身的数据，还考虑了相邻单元的数据，从而提高了整体系统的鲁棒性和监控效率。这种邻域信息的利用使得系统能够在数据缺失的情况下仍能进行有效的状态识别和故障诊断。 这篇论文提出的NVBPCA和CCA结合的分布式监控策略为解决实际工业过程中遇到的数据缺失问题提供了一种新的解决方案。通过在数据不完整的情况下重建观测值并分析各单元间的相关性，这种方法可以提升对大规模多单元过程的监控效果，有助于及时发现并定位故障，从而提高生产效率和安全性。