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文檔簡介
1、發(fā)酵生產(chǎn)與人們的生活息息相關(guān),它是典型的非線性、動態(tài)、多階段間歇生產(chǎn)過程。不同于一般的工業(yè)過程,機(jī)理十分復(fù)雜,而且其操作復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于連續(xù)過程,產(chǎn)品質(zhì)量更容易受到如原材料、設(shè)備狀況、環(huán)境條件等不確定性因素的影響。為了提高發(fā)酵生產(chǎn)過程與控制系統(tǒng)的可維護(hù)性和安全性,并同時提高產(chǎn)品的質(zhì)量,迫切地需要建立過程監(jiān)測系統(tǒng)對生產(chǎn)過程進(jìn)行故障監(jiān)控。 目前,用于過程監(jiān)測的方法按照先驗知識的不同可分為三類,即基于解析數(shù)學(xué)模型的方法、基于知識的方法和
2、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。發(fā)酵過程涉及菌體的生長繁殖過程,機(jī)理十分復(fù)雜,很難得到準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型,限制了基于數(shù)學(xué)模型的監(jiān)測方法的應(yīng)用;基于知識的方法適合于有大量生產(chǎn)經(jīng)驗和專家知識可利用的場合,而發(fā)酵過程的生產(chǎn)經(jīng)驗與專家知識積累有限,因此該類方法在過程監(jiān)測中難以得到普遍應(yīng)用;隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,大量的過程數(shù)據(jù)被采集并存儲下來,而基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法,正是通過對采集的觀測數(shù)據(jù)建立統(tǒng)計模型并進(jìn)行分析,判斷過程所處的運行狀態(tài),在線檢測與識別過程中存在的
3、異常狀況,從而有效地指導(dǎo)生產(chǎn),提高產(chǎn)品的生產(chǎn)率。本文針對發(fā)酵生產(chǎn)過程的基本特征,系統(tǒng)地研究了監(jiān)測過程中的若干問題,提出了一些新的統(tǒng)計過程監(jiān)測算法,以此來提高過程監(jiān)測能力與產(chǎn)品質(zhì)量,保證生產(chǎn)安全。本文的主要工作有以下幾個方面: (1)介紹了間歇過程的特點與監(jiān)測難點、過程監(jiān)測的基本概念、內(nèi)容和分類,著重論述了基于數(shù)據(jù)的過程監(jiān)測方法的發(fā)展歷史、研究現(xiàn)狀及其存在的問題?;仡櫫税l(fā)酵技術(shù)的發(fā)展歷史,闡述了發(fā)酵過程的特點和分類、生產(chǎn)流程及操作
4、方式,結(jié)合Pensim Benchmark仿真平臺,論述了青霉素發(fā)酵過程的建模與監(jiān)測現(xiàn)狀。 (2)發(fā)酵過程中存在的不同操作模式,以現(xiàn)有方法直接對過程建立單一模型進(jìn)行監(jiān)測,往往會引發(fā)大量的誤警。針對以上問題,提出了一種多MPLS模型統(tǒng)計監(jiān)測方法,分別以MPLS對各個操作模式建立監(jiān)測模型?;赑ensim仿真平臺,運用T2、SPE統(tǒng)計監(jiān)測圖,結(jié)合監(jiān)測變量貢獻(xiàn)圖對青霉素發(fā)酵過程進(jìn)行建模與監(jiān)測,仿真結(jié)果表明,所提出方法可以減少誤警、在過
5、程的不同操作模式下能監(jiān)測到過程中存在的故障并能辨識出故障源。 (3)針對發(fā)酵過程存在的時變特性,提出了一種在線的基于秩—1矩陣攝動的遞歸主元分析(RPCA)算法以提高過程監(jiān)測的性能。以Pensim為仿真平臺,結(jié)果表明所提出算法能有效跟蹤過程的時變特性,減少系統(tǒng)的誤警且能及時地監(jiān)測出過程中存在的故障,適合于過程的在線監(jiān)測。 (4)針對發(fā)酵過程中典型的動態(tài)強(qiáng)非線性特征,提出了一種將EWMA與KPCA相結(jié)合的MEWMA—KPC
6、A算法,以跟蹤過程的動態(tài)特性并使其能有效處理過程的非線性屬性?;赑ensim仿真平臺,結(jié)果表明,所提出算法可獲得過程的動態(tài)非線性特性,用于過程監(jiān)測可降低正常運行過程的誤警與漏報現(xiàn)象,且能較早地檢測出故障。 (5)針對過程數(shù)據(jù)分布的非高斯特性,提出了一種基于特征空間遞歸更新的在線獨立元分析(RUFS—ICA)監(jiān)測算法,在每一監(jiān)測時刻,先對樣本的特征空間遞歸更新,后用ICA算法提取過程變量的獨立元,在計算出統(tǒng)計量后通過監(jiān)測圖對過程
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