基于ICA的工業(yè)過程監(jiān)控技術(shù)研究.pdf

1、獨立成分分析(ICA，Independent Component Analysis)是一種基于高階統(tǒng)計量的信號處理方法，可在統(tǒng)計獨立意義的基礎(chǔ)上對觀測變量進行分解，從而找到過程內(nèi)在的驅(qū)動信息源，更本質(zhì)地描述過程特征。 論文基于過程信號的盲源分離理論，深入研究了獨立成分分析(ICA)方法，包括ICA的數(shù)學(xué)模型、目標函數(shù)、估計算法以及ICA在工業(yè)過程監(jiān)控中的應(yīng)用技術(shù)，并編寫MATLAB仿真程序，給出6種獨立的非高斯信號，將其線性混合

2、，根據(jù)非高斯性最大原理確定近似負熵的目標函數(shù)，用FastICA迭代算法計算出ICA模型，從而得到與源信號相似的獨立信號，實現(xiàn)了盲源分離及對數(shù)據(jù)進行的ICA算法的仿真實驗。 針對Tennessee Eastman Process(TEP)仿真實驗平臺，選取部分測量變量進行監(jiān)控實驗，運用ICA計算得到統(tǒng)計模型(找出獨立成分、分離矩陣)，并對相關(guān)統(tǒng)計量進行計算，用核密度估計算法求出相關(guān)統(tǒng)計量的控制限進而進行過程監(jiān)控。通過與PCA算法進

3、行比對，發(fā)現(xiàn)ICA算法更能反映過程變化趨勢，從而對異常事件的監(jiān)測更加靈敏。 多向獨立成分分析(MICA)是在間歇過程中對于ICA方法的擴展應(yīng)用，能夠提取非高斯分布的成分且在處理動態(tài)過程數(shù)據(jù)時更有優(yōu)勢，論文初步研究了采用MICA方法對間歇過程的監(jiān)控技術(shù)。 最后，為了處理ICA監(jiān)控技術(shù)的實際應(yīng)用問題，論文對多操作模式(多工況)的環(huán)境下的ICA監(jiān)控技術(shù)進行了一些有意義的探討。以半實物仿真實驗裝置的帶攪拌的釜式反應(yīng)器(CSTR，