T-KPLS间歇过程故障监控的统计量模式提升

本文主要探讨了"基于统计量模式分析的T-KPLs间歇过程故障监控"这一主题，它发表于2015年的CIESC Journal，由常鹏、王普和高学金三位作者共同完成，来自北京工业大学电子信息与控制工程学院。T-KPLS（Total Kernel Projection to Latent Structures）是一种在故障监控领域广泛应用的统计分析技术，其核心是通过分解数据矩阵的协方差矩阵来实现数据降维。然而，这种方法的一大局限性在于它未能充分利用数据的高阶统计信息，这可能导致在特征提取阶段丢失部分关键信息，从而影响故障识别的精确度。 为解决这个问题，研究人员提出了一种创新的方法，即多向统计量模式分析(Total Kernel Projection to Latent Structures, MSPAT-KPLS)与T-KPLS的结合。MSPAT-KPLS首先对样本数据计算不同阶次的统计量，将原始数据空间映射到统计量样本空间，这样能够保留更多的数据特征。接着，利用核函数进一步将统计量样本空间映射到高维核空间，通过对质量变量的分层，将特征空间划分为四个子空间：过程变量与质量变量相关的、无关的、正交的和残差部分。这种方法有效地分离了过程变量和质量变量的影响，有助于提高故障识别的准确性。 在具体应用方面，研究者将MSPAT-KPLS应用于微生物发酵过程的故障监控，并将其与传统的故障监控方法进行了对比。结果显示，MSPAT-KPLS在监控性能上表现出显著的优势，能够更有效地检测和追踪故障的发生，从而提升间歇过程的稳定性和效率。 关键词：故障监控、核函数全影结构投影、统计量模式分析。该研究的重要贡献在于提供了一种更为全面和精细的数据处理策略，适用于工业生产过程中的故障预警和诊断，具有实际的工程价值。文章的DOI为10.11949/j.issn.0438-1157.20141476，被归类于计算机科学技术 TP273，并获得了文献标志码A，文章编号为0438—1157（2015）01—0265—07。