多尺度方法在连续过程多变量监测中的应用解读

多尺度方法在连续过程多变量监测中的应用

保障生产安全和减小产品质量波动一直是工业过程的两个主题。随着现代工业过程日趋大型化和复杂化,人们迫切需要提高系统的可靠性和安全性,因此过程的故障监测和诊断成为研究的重点之一。统计过程监测是一种基于数据驱动(data driven)的方法,由于不依赖于精确的数学模型,仅依赖于易得的过程数据,因而具有重要的理论价值和广泛的应用价值。本文所作的工作是:以主元分析(PCA)方法为主线,引入了小波分析、多变量累计和等方法,针对不同工业过程对象的特点,使用不同的统计方法进行监测,并且提出了新的故障监测算法。完成的具体工作如下:1) PCA方法的重油催化装置结焦故障的早期监测与

诊断当前石化工业因结焦而导致的生产事故呈上升趋势,已成为影响装置长周期稳定运行的主要因素。主元分析是一种能够对过程进行监测和诊断的有效方法。以宁夏某炼油厂90万吨/年的重油催化裂化装置为例,通过对历史数据进行多次的分析与比较,选择能够代表过程信息变化的11个重要变量,从而简化了过程数据处理的复杂度。然后建立主元模型,结合多变量统计控制图进行故障监测,并运用平均贡献图直观、明确地判别出引起故障的主要原因。本文通过对一个典型的重油催化裂化装置的监测表明,PCA方法能有效地对结焦故障进行早期的监测及诊断,提醒操作人员采取相应措施,阻止结焦的进一步发展,避免结焦严重所造成的停炉损失。2) MCUSUM-MSPCA方法对缓变故障的监测针对化工过程中

难以监测到的微小偏移性故障,提出了一种新的基于多变量统计过程的监测方法。把传统的单变量累计和控制图(CUSUM)扩展为多变量的形式,通过累计作用提取过程的趋势变化,并与小波变换提取测量变量内在时频特征的特性,以及传统的主元分析(PCA)去除变量间关联的优势相结合,构成新的多变量累计和多尺度主元分析(MCUSUM-MSPCA)方法。通过对TE过程的仿真研究,验证了该方法的可行性和有效性。与PCA方法相比,MCUSUM-MSPCA方法能在不同频率范围内,有效、及时地监测到过程中的缓变故障。而且通过多次的实验研究与比较,得到了最优的条件进行建模。在故障发生后极短的时间内,新方法能够迅速、有效地监测到异常状况,极大地改善了对该过程缓变故障的监测效果,提高了过程监测的灵敏性。

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尺度; MCUSUM-MSPCA; 缓变故障; 故障监测

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