基于混合统计模型的过程操作性能评价方法

发布时间：2017-05-19 07:06

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【摘要】：安全性和平稳性是生产过程操作重点关注的两方面性能,它们会受到过程扰动、人为操作等因素的影响,并且会随着过程特性而发生变化,因此,对过程的在线操作性能实施评价具有重要的实际意义,论文针对此问题展开了如下的研究工作。首先,考虑到过程变量的互相关性和自相关性,建立了一种基于主元分析(Principle Component Analysis, PCA)和时间序列分析(Time Series Analysis)的混合统计模型,其中,PCA模型用来够消除变量间的互相关性,时间序列模型可以消除变量的自相关性。然后,在基于混合统计模型处理了变量互相关和自相关性的基础上,基于PCA模型提取T2和Q统计量,对过程操作的安全性能进行评价；由滑动平均模型提取主元的平稳性能指标,再根据主元贡献率构造全局性能指标,对过程操作的平稳性能进行评价；并且,在监测到故障点或扰动之后对模型进行更新,从而减弱数据漂移对统计模型准确度的影响。最后,以TE过程为实例进行了研究,基于过程数据对所提出的方法进行了应用,取得了满意合理的评价效果,验证了方法的可行性及有效性。研究表明,基于PCA和时间序列混合统计模型的操作性能评价方法,能够利用过程数据提取有效的评价指标,对安全性能和平稳性能做出合理的评价,具有较好的实际应用价值。
【关键词】：PCA 时间序列 安全性能 平稳性能 性能评价
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB496
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 课题研究背景和意义12-13
• 1.2 国内外文献综述13-17
• 1.2.1 过程性能监测技术13-15
• 1.2.2 控制性能评价技术15-16
• 1.2.3 操作性能监测技术16-17
• 1.3 论文结构及其主要内容17-20
• 第二章 基于PCA和时间序列的混合模型20-36
• 2.1 引言20
• 2.2 PCA方法20-27
• 2.2.1 PCA基本模型20-23
• 2.2.2 PCA模型更新方法23
• 2.2.3 基于PCA模型的过程性能监测23-25
• 2.2.4 实例分析25-27
• 2.3 时间序列分析27-32
• 2.3.1 序列相关性27-28
• 2.3.2 时间序列模型28-29
• 2.3.3 ARMA(p,q)识别与应用29-30
• 2.3.4 实例分析30-32
• 2.4 混合统计模型32-35
• 2.4.1 混合统计模型的建立32-33
• 2.4.2 混合统计模型的更新33
• 2.4.3 实例分析33-35
• 2.5 本章小结35-36
• 第三章 操作性能评价方法36-48
• 3.1 引言36
• 3.2 基于混合模型的操作性能评价方法36-39
• 3.3 实例分析39-46
• 3.4 本章小结46-48
• 第四章 实例研究48-56
• 4.1 引言48
• 4.2 TE过程48-49
• 4.3 操作性能评价49-55
• 4.4 本章小结55-56
• 第五章 结论与展望56-58
• 5.1 研究结论56-57
• 5.2 展望57-58
• 参考文献58-62
• 致谢62-64
• 研究成果及已发表的学术论文64-66
• 作者及导师简介66-67
• 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书67-68

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本文编号：378001