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1、基于数据驱动的系统监控与故障诊断基于数据驱动的系统监控与故障诊断System Monitoring and Fault Diagnosis Based on Data-drivenSystem Monitoring and Fault Diagnosis Based on Data-driven宋执环浙江大学控制科学与工程学系1背景介绍与系统构成背景介绍与系统构成2系统监控的意义系统监控的意义n n 现代化工业正朝着大规模、复杂化的方向发展，通现代化工业正朝着大规模、复杂化的方向发展，通现代化工业正朝着大规模、复杂化的方向发展，通现代化工业正朝着大规模、复杂化的方向发展，通常包含高温、高压、易
2、燃、易爆的生产过程，系统一常包含高温、高压、易燃、易爆的生产过程，系统一常包含高温、高压、易燃、易爆的生产过程，系统一常包含高温、高压、易燃、易爆的生产过程，系统一旦发生事故就会造成人员和财产的巨大损失。旦发生事故就会造成人员和财产的巨大损失。旦发生事故就会造成人员和财产的巨大损失。旦发生事故就会造成人员和财产的巨大损失。n n系统监控有系统监控有系统监控有系统监控有2 2层含义：层含义：层含义：层含义：n n以保证主要设备乃至生产全过程的安全为目标：避免生产以保证主要设备乃至生产全过程的安全为目标：避免生产以保证主要设备乃至生产全过程的安全为目标：避免生产以保证主要设备乃至生产全过程的安全为
3、目标：避免生产事故、减少财产损失；事故、减少财产损失；事故、减少财产损失；事故、减少财产损失；n n为保证产品质量为目标：减少产品质量波动、实现优质高为保证产品质量为目标：减少产品质量波动、实现优质高为保证产品质量为目标：减少产品质量波动、实现优质高为保证产品质量为目标：减少产品质量波动、实现优质高效。效。效。效。2/21/20233 Copyright by Zhihuan Song复杂工业系统复杂工业系统能能 源源原原 料料公用工程公用工程生产过程生产过程（离散、连续或间歇）（离散、连续或间歇）付产品付产品产品产品废物废物（气、液、固）（气、液、固）市场市场自动化设备自动化设备（仪表、（仪
4、表、PLC、DCS、FCS等）等）2/21/20234 Copyright by Zhihuan Song企业信息化系统结构决策层决策层管理层管理层调度层调度层经营决策系统经营决策系统产品策略产品策略管理信息系统管理信息系统生产计划生产计划生产调度系统生产调度系统调度指令调度指令过程监控系统过程监控系统过程监控系统过程监控系统系统优化系统优化计算机控制系统计算机控制系统控制信息控制信息生产过程生产过程监控层监控层监控层监控层控制层控制层关系数据库关系数据库实时数据库实时数据库2/21/20235 Copyright by Zhihuan SongERPEnterprise Resource P
5、lanningPCSProcess Control SystemMESManufacturing Execution System企业资源计划企业资源计划过程控制系统过程控制系统制造执行系统制造执行系统企业信息化系统三层结构企业信息化系统三层结构企业信息化系统三层结构企业信息化系统三层结构2/21/20236 Copyright by Zhihuan Song监控系统定位ERPEnterprise Resource PlanningPCSProcess Control SystemMESManufacturing Execution System企业资源计划企业资源计划过程控制系统过程控制系统
6、制造执行系统制造执行系统系统监控与系统监控与故障诊断故障诊断2/21/20237 Copyright by Zhihuan Songn n随随随随着着着着计计计计算算算算机机机机测测测测量量量量与与与与控控控控制制制制系系系系统统统统和和和和各各各各种种种种智智智智能能能能化化化化仪仪仪仪表表表表在在在在工工工工业业业业过过过过程程程程中中中中的的的的广广广广泛泛泛泛应应应应用用用用，大大大大量量量量的的的的过过过过程程程程数数数数据据据据被被被被采采采采集集集集并并并并存存存存储储储储下下下下来来来来。但但但但是是是是这这这这些些些些包包包包含含含含过过过过程程程程运运运运行行行行状状状状态
7、态态态信信信信息息息息的的的的数数数数据据据据往往往往往往往往没没没没有有有有被被被被有有有有效效效效地地地地利利利利用用用用，以以以以至至至至出出出出现了所谓的现了所谓的现了所谓的现了所谓的“数据很多，信息很少数据很多，信息很少数据很多，信息很少数据很多，信息很少”的现象。的现象。的现象。的现象。n n造成这一现象的主要原因造成这一现象的主要原因造成这一现象的主要原因造成这一现象的主要原因:n n最最最最初初初初是是是是由由由由于于于于工工工工业业业业控控控控制制制制计计计计算算算算机机机机系系系系统统统统缺缺缺缺乏乏乏乏足足足足够够够够的的的的计计计计算算算算能能能能力力力力和和和和统统统
8、统一一一一的的的的数数数数据据据据存存存存储格式；储格式；储格式；储格式；n n缺乏有效的分析算法和可利用的商业软件包；缺乏有效的分析算法和可利用的商业软件包；缺乏有效的分析算法和可利用的商业软件包；缺乏有效的分析算法和可利用的商业软件包；n n如何利用这些数据的目的性不够明确。如何利用这些数据的目的性不够明确。如何利用这些数据的目的性不够明确。如何利用这些数据的目的性不够明确。n n随随随随着着着着工工工工业业业业计计计计算算算算机机机机技技技技术术术术、现现现现场场场场总总总总线线线线技技技技术术术术的的的的发发发发展展展展，相相相相关关关关的的的的数数数数据据据据分分分分析析析析理理理理
9、论论论论的的的的研研研研究究究究也也也也取取取取得得得得到到到到了了了了长长长长足足足足的的的的进进进进步步步步。因因因因此此此此，工工工工业业业业界界界界已已已已意意意意识识识识到到到到并并并并且且且且也也也也已已已已具具具具备备备备了了了了相相相相应应应应的的的的能能能能力力力力，必必必必须须须须将将将将海海海海量量量量的的的的数数数数据据据据变变变变为为为为有有有有用用用用的的的的信信信信息息息息，服服服服务务务务于于于于生生生生产产产产安安安安全全全全和和和和产产产产品品品品质质质质量量量量控控控控制制制制，以以以以起起起起到到到到降降降降低低低低成成成成本本本本、提高企业竞争力的作用
10、。提高企业竞争力的作用。提高企业竞争力的作用。提高企业竞争力的作用。数据处理的需求数据处理的需求数据处理的需求数据处理的需求2/21/20238 Copyright by Zhihuan Songn n通通通通过过过过对对对对工工工工业业业业过过过过程程程程数数数数据据据据的的的的采采采采集集集集、预预预预处处处处理理理理（滤滤滤滤波波波波、校校校校正正正正等等等等）和和和和分分分分析析析析（特特特特征征征征提提提提取取取取、模模模模式式式式分分分分类类类类等等等等），监监监监督督督督生生生生产产产产过过过过程程程程的的的的运运运运行行行行状状状状态态态态，检检检检测测测测系系系系统统统统的的
11、的的故故故故障障障障信信信信息息息息、诊诊诊诊断断断断故故故故障障障障原原原原因因因因，分分分分析析析析和和和和预预预预测测测测生生生生产产产产过过过过程程程程的的的的动动动动态态态态趋趋趋趋势势势势，从从从从而而而而达达达达到到到到减减减减小小小小产产产产品品品品质质质质量量量量波波波波动动动动、保保保保障障障障系系系系统统统统可可可可靠靠靠靠运运运运行行行行的的的的目目目目标标标标，使使使使生生生生产产产产系系系系统统统统始始始始终终终终处于最佳运行状态。处于最佳运行状态。处于最佳运行状态。处于最佳运行状态。基于数据驱动的系统监控基于数据驱动的系统监控基于数据驱动的系统监控基于数据驱动的系
12、统监控2/21/20239 Copyright by Zhihuan Song监控系统组成结构监控系统组成结构2/21/202310 Copyright by Zhihuan Song监控与故障诊断系统监控与故障诊断系统监控与故障诊断系统监控与故障诊断系统显示显示显示显示报警报警报警报警记录记录记录记录控制控制控制控制集成监控系统集成监控系统集成监控系统集成监控系统监控监控监控监控诊断诊断诊断诊断数据库、知识库维护数据库、知识库维护数据库、知识库维护数据库、知识库维护数据预处理数据预处理数据预处理数据预处理数据采集数据采集数据采集数据采集传感器传感器传感器传感器自学习自学习自学习自学习特征提取
13、特征提取特征提取特征提取算算算算法法法法库库库库知知知知识识识识库库库库数数数数据据据据库库库库2/21/202311 Copyright by Zhihuan Song时域特征时域特征时域特征时域特征特征提取特征提取特征提取特征提取频域特征频域特征频域特征频域特征时频域特征时频域特征时频域特征时频域特征其它模型形式其它模型形式其它模型形式其它模型形式时间序列图时间序列图时间序列图时间序列图统计分析统计分析统计分析统计分析控制图控制图控制图控制图标称概率图标称概率图标称概率图标称概率图熵分析熵分析熵分析熵分析相关分析相关分析相关分析相关分析信息增益分析信息增益分析信息增益分析信息增益分析监控分
14、析方法监控分析方法监控分析方法监控分析方法2/21/202312 Copyright by Zhihuan Song主要数据驱动方法主要数据驱动方法n n数字信号处理方法数字信号处理方法数字信号处理方法数字信号处理方法 n n谱分析、小波分析等谱分析、小波分析等谱分析、小波分析等谱分析、小波分析等n n统计分析方法统计分析方法统计分析方法统计分析方法n n主元分析（主元分析（主元分析（主元分析（P Principal rincipal C Component omponent A Analysisnalysis,PCAPCA）、偏最）、偏最）、偏最）、偏最小二乘（小二乘（小二乘（小二乘（P P
15、artial artial L Least east S Squaresquares,PLS PLS）、）、）、）、FisherFisher判别分判别分判别分判别分析、析、析、析、CVA CVA等等等等n n统计学习方法统计学习方法统计学习方法统计学习方法n n支持向量机（支持向量机（支持向量机（支持向量机（SVM SVM）、）、）、）、KernelKernel学习等学习等学习等学习等n n人工智能方法人工智能方法人工智能方法人工智能方法 n n神经网络、粗糙集、模糊推理、专家系统等神经网络、粗糙集、模糊推理、专家系统等神经网络、粗糙集、模糊推理、专家系统等神经网络、粗糙集、模糊推理、专家系统
16、等2/21/202313 Copyright by Zhihuan Song面向故障诊断的系统监控面向故障诊断的系统监控14基本情况基本情况n n我们的研究工作始于我们的研究工作始于我们的研究工作始于我们的研究工作始于19971997年年年年n n先后受到先后受到先后受到先后受到4 4项国家自然科学基金项目（其中项国家自然科学基金项目（其中项国家自然科学基金项目（其中项国家自然科学基金项目（其中2 2项已完成，项已完成，项已完成，项已完成，2 2项在研）、和项在研）、和项在研）、和项在研）、和1 1项国家项国家项国家项国家863863项目和项目和项目和项目和1 1项浙江省科技计项浙江省科技计项
17、浙江省科技计项浙江省科技计划项目的支持划项目的支持划项目的支持划项目的支持n n主要研究领域：主要研究领域：主要研究领域：主要研究领域：n n小波多尺度分析小波多尺度分析小波多尺度分析小波多尺度分析n n统计分析方法（统计分析方法（统计分析方法（统计分析方法（PCAPCA、PLS PLS）n n支持向量机（支持向量机（支持向量机（支持向量机（SVM SVM）、）、）、）、KernelKernel学习等学习等学习等学习等2/21/202315 Copyright by Zhihuan Song基于小波分析的监控方法基于小波分析的监控方法 利用小波变换进行监控和故障检测的思路：利用小波变换进行监控
18、和故障检测的思路：利用小波变换进行监控和故障检测的思路：利用小波变换进行监控和故障检测的思路：n n在在在在进进进进行行行行故故故故障障障障检检检检测测测测时时时时，同同同同时时时时对对对对系系系系统统统统的的的的输输输输入入入入和和和和被被被被检检检检测测测测信信信信号号号号（系系系系统统统统的输出或可能的状态变量）进行小波变换。的输出或可能的状态变量）进行小波变换。的输出或可能的状态变量）进行小波变换。的输出或可能的状态变量）进行小波变换。n n然后分析不同尺度下的信号的变换结果。然后分析不同尺度下的信号的变换结果。然后分析不同尺度下的信号的变换结果。然后分析不同尺度下的信号的变换结果。n
19、 n在在在在被被被被检检检检测测测测的的的的信信信信号号号号的的的的小小小小波波波波分分分分析析析析中中中中剔剔剔剔除除除除由由由由于于于于输输输输入入入入信信信信号号号号变变变变化化化化引引引引起起起起的的的的奇异点，那么剩下的奇异点代表的就是系统发生的故障点。奇异点，那么剩下的奇异点代表的就是系统发生的故障点。奇异点，那么剩下的奇异点代表的就是系统发生的故障点。奇异点，那么剩下的奇异点代表的就是系统发生的故障点。2/21/202316 Copyright by Zhihuan Song一个应用实例一个应用实例 n n利用改进的小波包分频算法进行挖掘机提升系统故障信号的利用改进的小波包分频算
20、法进行挖掘机提升系统故障信号的利用改进的小波包分频算法进行挖掘机提升系统故障信号的利用改进的小波包分频算法进行挖掘机提升系统故障信号的检测，并成功应用。检测，并成功应用。检测，并成功应用。检测，并成功应用。n n已知提升系统轴承因缺损而产生的振动频率为：已知提升系统轴承因缺损而产生的振动频率为：已知提升系统轴承因缺损而产生的振动频率为：已知提升系统轴承因缺损而产生的振动频率为：84.6Hz84.6Hz（内（内（内（内圈脱落）和圈脱落）和圈脱落）和圈脱落）和58.10Hz58.10Hz（外圈脱落）。（外圈脱落）。（外圈脱落）。（外圈脱落）。n n从从从从FFTFFT频谱图可见主要频线为：频谱图可
21、见主要频线为：频谱图可见主要频线为：频谱图可见主要频线为：213.91Hz213.91Hz、429.47Hz429.47Hz和和和和645.26Hz645.26Hz，它们分别是齿轮啮合频率及其，它们分别是齿轮啮合频率及其，它们分别是齿轮啮合频率及其，它们分别是齿轮啮合频率及其2 2倍、倍、倍、倍、3 3倍频率，是倍频率，是倍频率，是倍频率，是齿轮正常运行时的典型频谱。这些频谱强烈淹没了轴承的故齿轮正常运行时的典型频谱。这些频谱强烈淹没了轴承的故齿轮正常运行时的典型频谱。这些频谱强烈淹没了轴承的故齿轮正常运行时的典型频谱。这些频谱强烈淹没了轴承的故障信息。障信息。障信息。障信息。2/21/202
22、317 Copyright by Zhihuan Song基于小波包的故障检测方法基于小波包的故障检测方法 频率Hz 频率Hz 05010015010203040506020100501001503040506000.20.40.60.8-3000-2000-100001000200002004006008001000100200300400500时间/s频率Hz 2/21/202318 Copyright by Zhihuan Song多元统计分析的应用背景多元统计分析的应用背景n n在现代流程工业中，随着测控技术的快速发展，人们已经能够在现代流程工业中，随着测控技术的快速发展，人们已经能够
23、对越来越多的过程变量和产品质量指标进行测量；同时计算对越来越多的过程变量和产品质量指标进行测量；同时计算机和数据库技术的普及，使工厂拥有了相当丰富的生产数据机和数据库技术的普及，使工厂拥有了相当丰富的生产数据资源。资源。n n工业过程，尤其是流程工业，在工业过程，尤其是流程工业，在同一过程中的不同变量间往往同一过程中的不同变量间往往存在相互关联的关系存在相互关联的关系。比如在精馏塔的操作中，进料组分的。比如在精馏塔的操作中，进料组分的变化会引起各塔板温度、塔顶和塔底组分等多个变量的变化。变化会引起各塔板温度、塔顶和塔底组分等多个变量的变化。从直观上看，这种多变量间的变化是错综复杂的。从直观上看
24、，这种多变量间的变化是错综复杂的。2/21/202319 Copyright by Zhihuan Song多元统计分析的应用背景多元统计分析的应用背景n n厂方有内在的需求：采用多变量统计分析技术对大量采集的测控数据和产厂方有内在的需求：采用多变量统计分析技术对大量采集的测控数据和产品质量数据进行分析。以便揭示过程的内在变化规律、趋势，为提高产品品质量数据进行分析。以便揭示过程的内在变化规律、趋势，为提高产品质量提高有用信息，从而把数据资源优势转化为生产效益和产品质量优势。质量提高有用信息，从而把数据资源优势转化为生产效益和产品质量优势。n n客户对产品性能的定量要求也越来越严格。这就要求对
25、许多过程变量和产客户对产品性能的定量要求也越来越严格。这就要求对许多过程变量和产品性能指标进行分析、处理和监测。仅依靠分别对这些变量和指标逐一进品性能指标进行分析、处理和监测。仅依靠分别对这些变量和指标逐一进行单变量行单变量SPCSPC分析，其结果往往不太可靠。分析，其结果往往不太可靠。2/21/202320 Copyright by Zhihuan Song多元统计分析的应用背景多元统计分析的应用背景n n早期的理论发展：早期的理论发展：早期的理论发展：早期的理论发展：将单变量将单变量SPCSPC技术直接扩展到多变量的情况。出现了技术直接扩展到多变量的情况。出现了所谓的所谓的多变量多变量SP
26、C/SPMSPC/SPM技术技术，包括：多变量，包括：多变量CUSUMCUSUM、多变量、多变量EWMAEWMA和多变量时间序列建模技术和多变量时间序列建模技术等。等。仍未脱离管理层面的仍未脱离管理层面的SPCSPC概念和范畴，需要辅以概念和范畴，需要辅以较多的人员交流较多的人员交流。2/21/202321 Copyright by Zhihuan Song多元统计分析的应用背景多元统计分析的应用背景n n2020世纪世纪8080年代开始起，以主元分析（年代开始起，以主元分析（Principal Component Principal Component AnalysisAnalysis，PC
27、A PCA）为主的多元统计技术开始用于工业过程的）为主的多元统计技术开始用于工业过程的监测，并利用控制图等简单的工具实现初步的诊断功能。监测，并利用控制图等简单的工具实现初步的诊断功能。n n随着在工业中成功应用例子的不断增多，以及安全与质量控制随着在工业中成功应用例子的不断增多，以及安全与质量控制的实际需求，的实际需求，PCAPCA等多元统计方法的定位与功能开始向传统等多元统计方法的定位与功能开始向传统的故障检测功能趋进的故障检测功能趋进，并逐步建立起了理论体系框架和研究，并逐步建立起了理论体系框架和研究分支方向。目前基于多元统计的过程监控仍处于发展之中。分支方向。目前基于多元统计的过程监控
28、仍处于发展之中。2/21/202322 Copyright by Zhihuan SongPCA监测模型监测模型n n基本原理：基本原理：n nPCAPCA统计过程监测模型描述了正常工况下各过程变量之间的关系，统计过程监测模型描述了正常工况下各过程变量之间的关系，这种变量间的内在联系是由物料平衡、能量平衡以及操作限制等这种变量间的内在联系是由物料平衡、能量平衡以及操作限制等约束所形成的。约束所形成的。n n具体建模方法就是将过程数据向量投影到两个正交的子空间（主具体建模方法就是将过程数据向量投影到两个正交的子空间（主元空间和残差空间）上，并分别建立相应的统计量进行假设检验，元空间和残差空间）上
29、，并分别建立相应的统计量进行假设检验，以判断过程的运行状况。以判断过程的运行状况。n nPCAPCA监测模型本身只具有检测过程变化的功能，不具有明确的、监测模型本身只具有检测过程变化的功能，不具有明确的、定量的故障重构、识别和分离等高级功能。定量的故障重构、识别和分离等高级功能。2/21/202323 Copyright by Zhihuan SongPCA监测模型监测模型n n建模前的准备：建模前的准备：建模前的准备：建模前的准备：过程数据的归一化过程数据的归一化过程数据的归一化过程数据的归一化n n首先取一段正常生产工况下的过程数据集首先取一段正常生产工况下的过程数据集X Xm m n n
30、 （m m为采样点数，为采样点数，n n为为传感器数）建立统计模型。传感器数）建立统计模型。n n数据阵需要进行标准化，即对数据集数据阵需要进行标准化，即对数据集X Xm m n n中每一时刻的数据向量中每一时刻的数据向量 作变换：作变换：，其中：，其中：为为x x对应的对应的均值向量均值向量；为为方差矩阵方差矩阵 ，这里，这里 为第为第i i个过程变量的个过程变量的标准差标准差，i i=1,=1,n n。n n记标准化后得到的数据集为记标准化后得到的数据集为 。默认情况下都是指过程数据已归一默认情况下都是指过程数据已归一化化。2/21/202324 Copyright by Zhihuan
31、SongPCA监测模型监测模型n n新的基底：坐标旋转新的基底：坐标旋转n n对对 的相关系数矩阵的相关系数矩阵 作奇值分作奇值分解解：(3.1)(3.1)式中式中 U Un n n n为为酉矩阵，酉矩阵，D D=diag(=diag(i i=1,=1,n n)为对角矩阵。为对角矩阵。n n向量矩阵向量矩阵U U=u u1 1,u u2 2,u un n 即即为为n n空间的一组标准基，且空间的一组标准基，且过程数据集过程数据集在新的基底在新的基底U U下将获得最佳的描述下将获得最佳的描述，即在坐标系，即在坐标系U U的各方向上的方差的各方向上的方差满足满足 1 1 2 2 n n (3.2)
32、(3.2)其中其中 i i=1,=1,n n即为矩阵即为矩阵D D 中相应的对角元素。中相应的对角元素。2/21/202325 Copyright by Zhihuan SongPCA监测模型监测模型n n空间分解与降维空间分解与降维空间分解与降维空间分解与降维n n称称U U的前的前k k(k k 2 2 n n 。从而成立：。从而成立：n n式式(3.4)(3.4)中的数据分解可以写为另一种更具体的形式：中的数据分解可以写为另一种更具体的形式：其中残差矩阵其中残差矩阵E E 理解为噪声或者不重要的过程信息。理解为噪声或者不重要的过程信息。2/21/202332 Copyright by Z
33、hihuan SongPCA监测模型监测模型n n2 2 2 2维主元图：维主元图：维主元图：维主元图：n n当主元数当主元数k=2k=2时，时，Pc1Pc1和和Pc2Pc2与控制限的关系正好为一个椭圆区域。此时高与控制限的关系正好为一个椭圆区域。此时高维的数据空间的变化监测问题，可以在维的数据空间的变化监测问题，可以在2 2维的平面图形上进行直观的考察。维的平面图形上进行直观的考察。这是这是PCAPCA早期被应用于系统监控的一个典型的优点和原因之一。早期被应用于系统监控的一个典型的优点和原因之一。2/21/202333 Copyright by Zhihuan SongPCA监测模型监测模型
34、n nPCAPCAPCAPCA监控模型需要满足的监控模型需要满足的监控模型需要满足的监控模型需要满足的两个假设条件两个假设条件两个假设条件两个假设条件：只有当这两个假设条件成立时，以上给出的控制限和的计算方法才成立。只有当这两个假设条件成立时，以上给出的控制限和的计算方法才成立。1.各过程变量均是服从高斯分布的随机过程2.各过程变量自身是独立同分布的（）2/21/202334 Copyright by Zhihuan SongPCA监测模型监测模型n nPCAPCA对过程的监测是通过对过程的监测是通过T T2 2和和SPESPE检验来实现的，共有检验来实现的，共有四种四种可能的检测结可能的检测
35、结果：果：n n虽然近年来有关虽然近年来有关PCAPCA的过程监测方法已得到了广泛的研究，然而对的过程监测方法已得到了广泛的研究，然而对PCAPCA监监测方法的特点及其内涵的分析却很不充分，已有的结论多为定性的（虽然测方法的特点及其内涵的分析却很不充分，已有的结论多为定性的（虽然其表现形式是定量的），且很不明确。其表现形式是定量的），且很不明确。n n已有的已有的文献中一般均笼统地认为在文献中一般均笼统地认为在4 4种检测结果中，种检测结果中，结果（结果（I I）和（）和（IIIIII）对）对应于故障发生应于故障发生；结果（结果（II II）则可能是工况变化（扰动）则可能是工况变化（扰动）。对
36、于。对于结果（结果（IVIV）则认为过程运行正常则认为过程运行正常，处于受控之中。，处于受控之中。（I）T2和SPE统计量均超过控制界限；（II）T2统计量超过控制界限，SPE统计量没有超过；（III）T2统计量没有超过控制界限，SPE统计量超过；（IV）T2和SPE统计量均未超过控制界限。2/21/202335 Copyright by Zhihuan SongPCA监测模型监测模型n n在过程监测中在过程监测中PCAPCA的作用主要是提供一种的作用主要是提供一种“经验模型经验模型”（Empirical modelEmpirical model）。这种由数据驱动方法建立的模型）。这种由数据驱
37、动方法建立的模型与精确的与精确的机理模型机理模型（First principal modelFirst principal model）在过程监测策）在过程监测策略中作用和地位是类似的。略中作用和地位是类似的。n n在基于滤波器的方法中是利用精确的机理模型来在基于滤波器的方法中是利用精确的机理模型来产生残差产生残差信号信号，然后对残差信号进行分析以判断系统的运行状态；，然后对残差信号进行分析以判断系统的运行状态；而在数据驱动的过程监测方法中而在数据驱动的过程监测方法中PCAPCA模型是用于模型是用于提供变量提供变量和的和的“正常范围正常范围”，或，或“控制限控制限”。2/21/202336 C
38、opyright by Zhihuan SongPCA监测模型监测模型n nPCAPCA在在PMDPMD中的作用，与在传统多元统计分析中的作用是不同的，即中的作用，与在传统多元统计分析中的作用是不同的，即并不主要是为了减小被分析变量集的维数并不主要是为了减小被分析变量集的维数（有文献将这一功能称为压缩）（有文献将这一功能称为压缩）。也就是说，在建立。也就是说，在建立PCAPCA过程监测模型时（主要表现为主元个数的选取）过程监测模型时（主要表现为主元个数的选取），“减小主元个数减小主元个数”不是建立模型的标准。不是建立模型的标准。模型的标准应该是在某一最模型的标准应该是在某一最优准则下实现对故障
39、（扰动）的检测、识别、分离，以及重构等功能优准则下实现对故障（扰动）的检测、识别、分离，以及重构等功能。n n事实上，事实上，“减小主元个数减小主元个数”这一标准与上述过程监测的各功能并无直接这一标准与上述过程监测的各功能并无直接联系联系。另外从算法上看，式（。另外从算法上看，式（3.53.5）和（）和（3.63.6）中的）中的T T2 2和和SPESPE统计量都是统计量都是标量，主元个数为标量，主元个数为2 2或为或为1010并无本质区别，而且对于工业过程并无本质区别，而且对于工业过程PMDPMD应用应用而言，不同主元时在计算量上的差别并无大碍。而言，不同主元时在计算量上的差别并无大碍。2/
40、21/202337 Copyright by Zhihuan SongPCA监测模型监测模型n n关于关于PCAPCA统计模型之检测结果：统计模型之检测结果：n n目前关于目前关于PCAPCA监测结果的理解仅是指监测结果的理解仅是指“一般情况下的一般情况下的“。n n工况变化时工况变化时PCAPCA的检测结果并不一定是通常认为的结果（的检测结果并不一定是通常认为的结果（II II），而是与工况变），而是与工况变化所造成的各过程变量的统计参数的改变程度和方式密切相关。化所造成的各过程变量的统计参数的改变程度和方式密切相关。n n事实上，工况变化时事实上，工况变化时PCAPCA的检测结果在理论上可
41、以是的检测结果在理论上可以是4 4种中的任何一种。而且种中的任何一种。而且对于连续生产过程在发生输入扰动或设定值变化后，由于控制的作用过程将达对于连续生产过程在发生输入扰动或设定值变化后，由于控制的作用过程将达到新的稳态。到新的稳态。在控制器发生作用的过程中在控制器发生作用的过程中PCAPCA监测行为是复杂的监测行为是复杂的。2/21/202338 Copyright by Zhihuan Song主要研究结论主要研究结论n n关于关于PCAPCA统计模型之检测结果讨论统计模型之检测结果讨论：n n故障发生时故障发生时PCAPCA的检测结果不一定是通常认为的结果（的检测结果不一定是通常认为的结
42、果（I I）和（）和（IIIIII）。除了存）。除了存在漏报的可能外（即结果在漏报的可能外（即结果IVIV），检测结果还有可能为（），检测结果还有可能为（II II）。此时若按照通常）。此时若按照通常的观点就会将此类故障误判为是工况变化造成的，延误采取有效的故障补救措的观点就会将此类故障误判为是工况变化造成的，延误采取有效的故障补救措施。施。n n结果（结果（II II）下的工况变化与故障的区分需要采用进一步的措施，如改进）下的工况变化与故障的区分需要采用进一步的措施，如改进PCAPCA，或其它技术。或其它技术。n nPCAPCA的检测行为及其内涵是很复杂的。不能简单地将过程工况的变化，过程故
43、的检测行为及其内涵是很复杂的。不能简单地将过程工况的变化，过程故障和传感器故障的检测结果固定为障和传感器故障的检测结果固定为4 4种检测类型中的某一种或几种的组合。事种检测类型中的某一种或几种的组合。事实上，即使是同一故障（或工况变化），当故障（或变化）的程度和方式不同实上，即使是同一故障（或工况变化），当故障（或变化）的程度和方式不同时，其检测结果也可能是不同的。进一步的故障诊断还须结合其它的方法。时，其检测结果也可能是不同的。进一步的故障诊断还须结合其它的方法。2/21/202339 Copyright by Zhihuan Songn n关于关于关于关于PCAPCA统计模型统计模型统计模
44、型统计模型：n nWang Haiqing,Song Zhihuan and Li PingWang Haiqing,Song Zhihuan and Li Ping（2002 2002）:Fault Detection Fault Detection Behavior and Performance Analysis of PCA-based Process Monitoring Behavior and Performance Analysis of PCA-based Process Monitoring Method,Method,Ind.Eng.Chem.Res.Ind.Eng.Ch
45、em.Res.，Vol.41(9),2455-2464Vol.41(9),2455-2464 尽管PCA统计模型对引起T2和SPE统计量变化的原因不能给出明确的结论，但PCA统计模型对过程的变化很敏感。而故障的检测是故障重构、分离和识别的前提，因此PCA仍不失为一种有效的过程监测方案。主要研究结论主要研究结论2/21/202340 Copyright by Zhihuan Song一个例子n nPCAPCA模型应用（模型应用（模型应用（模型应用（Case StudyCase Study）：）：）：）：Double-Effect Evaporator Double-Effect Evaporat
46、or(DEE)(DEE)2/21/202341 Copyright by Zhihuan Song一个例子nDEEDEE过程描述：过程描述：n n双效蒸发器是多效蒸发的一种类型，通过双效蒸发器是多效蒸发的一种类型，通过2 2个蒸发器的蒸发使得流个蒸发器的蒸发使得流过料液的浓度提高，具有比单效蒸发器更高的热效率。溶质组分过料液的浓度提高，具有比单效蒸发器更高的热效率。溶质组分为为X XF F的料液从蒸发器的料液从蒸发器2 2注入蒸发，再进入蒸发器注入蒸发，再进入蒸发器1 1蒸发后将溶质组蒸发后将溶质组分提高为分提高为X X1 1。n n稳态操作参数为：进料的溶质重量分比稳态操作参数为：进料的溶质
47、重量分比X XF F=0.02=0.02（kg kg 溶质溶质/kg/kg 溶溶液），进料温度液），进料温度T TF F=38.0=38.0（CC），进入蒸发器），进入蒸发器1 1的加热蒸汽温度的加热蒸汽温度T TS S0 0=164=164（CC）。）。2/21/202342 Copyright by Zhihuan Song一个例子n nDEEDEE过程变量符号说明：过程变量符号说明：n nMM1 1,MM2 2=蒸发器蒸发器1 1，2 2内的滞料重（内的滞料重（kg/kg/溶液）溶液）n nT T1 1,T T2 2=蒸发器蒸发器1 1，2 2内的溶液温度内的溶液温度 （CC）n nT
48、TF F =进料溶液的温度（进料溶液的温度（CC）n nT TS S0 0=进入蒸汽的温度（进入蒸汽的温度（CC）n nWW1 1,WW2 2=从蒸发器从蒸发器1 1，2 2流出的溶液质量流量（流出的溶液质量流量（kgkg溶液溶液/s/s）n nWWF F =进入蒸发器进入蒸发器2 2的料液质量流量（的料液质量流量（kgkg溶液溶液/s/s）n nWWS S0 0=进入蒸发器进入蒸发器1 1的加热蒸汽（的加热蒸汽（kgkg蒸汽蒸汽/s/s）n nWWS S1 1,WWS S2 2=从蒸发器从蒸发器1 1，2 2顶部汽化的蒸汽流量（顶部汽化的蒸汽流量（kgkg蒸汽蒸汽/s/s）n nX X1 1
49、,X X2 2=蒸发器蒸发器1 1，2 2内的溶质重量分数（内的溶质重量分数（kgkg溶质溶质/kg/kg溶液）溶液）n nX XF F =进料溶液中的溶质分比（进料溶液中的溶质分比（kgkg溶质溶质/kg/kg溶液）溶液）n n共取共取8 8个变量进行监测个变量进行监测：T T1 1,WWF F,WW1 1,WW2 2,WWS S1 1,WWS S2 2,X X2 2,WWS S0 0 2/21/202343 Copyright by Zhihuan Song一个例子n nDEEDEE过程的过程的过程的过程的PCAPCA统计监测模型：统计监测模型：统计监测模型：统计监测模型：n n取正常工况
50、稳态下的被监测变量的取正常工况稳态下的被监测变量的300300个采样数据，建立个采样数据，建立PCAPCA统计模型。统计模型。在过程监测仿真中必须适当地激发被监测过程，以确保用于建模的数在过程监测仿真中必须适当地激发被监测过程，以确保用于建模的数据中包含了正常的过程波动信息；据中包含了正常的过程波动信息；n n由于前由于前3 3个主元的方差累计和百分比为：个主元的方差累计和百分比为：85.797485.7974，故取主元个数为，故取主元个数为k k=3=3。即采用的是方差累计和百分比（。即采用的是方差累计和百分比（CPVCPV）的主元选取准则。）的主元选取准则。n n相应的控制限：相应的控制限