基于独立分量相异性分析的动态过程监控研究

针对动态独立分量分析(dynamic independent component analysis, DICA)在过程中捕获的独立分量存在自相关性和故障漏报的问题，提出基于独立分量相异性分析(DICA dissimilarity analysis, DICA-DISSIM)的动态过程监控方法。首先，利用DICA从原始数据中捕获独立分量；其次，在独立分量子空间中引入滑动窗口并进行相异性分析得到一个新的统计指标来监控过程的当前状态；最后，利用变量贡献图方法分析过程异常原因。与传统的DICA相比，所提方法能够有效地降低DICA捕获的独立分量的自相关性，降低了过程动态特征对故障检测的影响，最后解决了DICA统计量中存在的故障漏报问题。通过对动态数值例子和田纳西-伊斯曼过程进行仿真，仿真结果表明，与独立分量分析(independent component analysis, ICA)、DICA和动态主成分分析(dynamic principal component analysis, DPCA)相比，该方法有效地提高了动态过程监控性能。