基于ISDAE模型的复杂工业过程运行状态评价方法及应用

褚菲 傅逸灵 赵旭 王佩 尚超 王福利

随着市场竞争的日趋激烈,生产技术的不断革新,原材料资源的日益紧缺,现代企业逐渐从追求维持生产过程的安全稳定转变为追求企业综合经济效益最大化,并将其作为现代企业生存及可持续发展的战略目标.而过程良好的运行状态则是保证产品质量,提高企业综合经济效益的关键[1−2].

然而,工业过程的运行状态不可避免地会受到各类干扰或不确定性因素影响,从而偏离期望的最优工况点.因此,引入实时的过程监控技术对保证产品质量及综合经济效益至关重要[3−4].传统的以区分“正常/故障”状态的过程监测技术[5−6]已不能满足现代工业过程智能精细化管理的需求,因此,在生产过程安全运行的前提下,对实际工业过程运行状态的优劣作进一步的识别及评价,并对非最优运行状态进行非优因素追溯,为操作人员及时调整控制策略或工业过程的自愈控制提供指导建议,具有十分重要的实际意义.

近年来,针对工业过程的运行状态评价逐渐受到研究者的关注.例如,针对实际工业过程数据中存在与综合经济指标数据无关的过程信息,Liu 等分别利用ORVI (Optimality-related variations information) 方法[7]和T-PLS (Total projection to latent structures)方法[8]分离过程数据中与综合经济指标相关/无关的过程信息,并建立运行状态评价模型.针对过程数据呈多峰分布的特点,Liu 等[9]提出了一种基于高斯混合模型回归(Gaussian mixture model regression,GMR)的运行状态评价方法,实现了多模态过程的运行状态最优性……