[发明专利]质量相关慢特征分解的闭环系统精细运行状态监测方法

说明书

本发明公开了一种基于质量相关慢特征充分分解的闭环系统精细运行状态监测方法。本方法通过提取过程变量与质量变量的静态相关性，将闭环大规模过程变量分解成与质量相关和与质量无关的两个空间，并在每个空间中提取过程的静态和动态信息对其进行建模，分别在两个空间内建立静态指标和动态指标，针对两个空间进行协同的故障检测。该方法不仅可以实现对闭环系统动态异常情况和工况变化的监测，有效识别闭环故障系统中真正故障的发生，并且通过对变量空间进行质量相关分解，可以进一步实现对闭环系统产品质量的相关监测，判断出故障和异常具体发生在哪个空间，是否影响产品质量。

技术领域

本发明属于工业系统过程监测领域，特别是针对闭环系统产品质量相关的精细运行状态监测方法。

背景技术

随着科学技术的发展，现代工业系统的规模和复杂程度都在日益提高。复杂大系统一旦出现异常，都可能带来重大的财产损失和人员伤亡。通过对系统设备日常的运行状态监测，提前检测出设备异常，使设备得到及时的维修，不仅使得检修周期延长，维修费用大大降低，而且检修更有针对性，设备使用寿命得到延长，避免了严重安全事故的发生。因此，为了保证系统在运行的安全性与可靠性，及时发现系统运行中的异常情况并进行处理，减少生产中的安全隐患，提高设备使用周期，十分有必要采用有效手段对系统进行实时监测和故障检测。同时随着传感技术的发展，在工业现场获得数据变得越来越容易，过程数据中蕴含了大量的过程信息，基于数据的状态监测和故障监测逐渐成为研究的热点。

在过去的几十年时间里，过程监测和故障检测技术得到了广泛研究和发展，大量研究成果得到发表，前人对基于数据的故障检测和故障诊断作出了相应的研究。主成分分析(PCA)，偏最小二乘(PLS)和费舍尔判别分析(FDA)等多元统计分析方法已经被广泛应用于基于数据的过程监测领域。然而现有的大部分的过程监测和故障检测方法都是针对开环系统设计的，没有考虑到闭环控制规律的影响。但是在真实工业系统中，为满足稳定性、快速性、准确性要求，达到实际生产目标保证产品质量维持在合理的水平，需要对系统施加闭环反馈控制，大量闭环控制律，如PID控制、最优控制等在实际生产系统中有着大量的应用。闭环控制律的引入，使得输入输出关系、系统变量之间关系发生改变，并且闭环控制规律使得系统对于外部干扰更具鲁棒性，使得故障处于早期阶段或幅值较小时，所带来的影响在系统中被淹没，无法通过残差信号及时诊断，造成误报和漏报。这些限制了之前研究的诊断方法在实际中得应用，因此有必要在闭环前提下研究系统状态监测和故障检测方法，以解决实际的生产安全性问题。目前基于数据的闭环系统监测与故障检测研究成果十分有限，还处于初步的探索阶段，有待进一步深入研究。

本发明针对闭环系统的过程监测与故障检测，并从工业系统产品质量的角度出发，提出了一种结合慢特征分析和典型相关性分析的闭环系统质量相关精细运行状态监测的算法。本方法通过提取过程数据与产品质量变量的相关性，实现对过程数据空间进行充分分解，分成与质量密切相关和与质量无关的两个空间，并建立模型对两个空间的动态和静态信息进行监测，该方法通过对动态和静态信息的分别监测可以实现对闭环系统工况变化和真正故障发生的区分，并且通过质量相关的空间分解可以识别出异常具体发生在哪一个空间是否影响产品质量，提高了对系统状态监测的精准，到目前为止，尚未见到与本发明相关的研究报道。

发明内容

本发明的目的在于针对工业闭环系统过程故障检测，并且关注过程产品质量，提供了一种基于质量相关慢特征充分分解的闭环系统精细运行状态监测方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：一种基于质量相关慢特征充分分解的闭环系统精细运行状态监测方法，包含以下步骤：