【摘 要】
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过程监测技术可以保证生产过程安全地进行,其中多变量统计过程监测（MSPM）是当前过程监测方向的重要研究对象。传统MSPM的假定太多,实际的复杂工业过程通常不符合这些假定,仅用高斯分布模型无法完整描述,因此要对过程中的非高斯特性进行提取,并基于提取的非高斯特性对过程展开监控。除了非高斯特性外,过程数据还有多模态、大规模、过渡过程和离群点等问题,因此要基于非高斯特性提取方法对相关特性进行逐一分析以进行
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过程监测技术可以保证生产过程安全地进行,其中多变量统计过程监测（MSPM）是当前过程监测方向的重要研究对象。传统MSPM的假定太多,实际的复杂工业过程通常不符合这些假定,仅用高斯分布模型无法完整描述,因此要对过程中的非高斯特性进行提取,并基于提取的非高斯特性对过程展开监控。除了非高斯特性外,过程数据还有多模态、大规模、过渡过程和离群点等问题,因此要基于非高斯特性提取方法对相关特性进行逐一分析以进行故障检测。（1）针对过程数据的非高斯特性影响下的稳态情况,提出了一种基于双层非高斯监测（DLNGM）算法的工业生产过程故障检测方法。该方法引入非高斯和高斯双层思想,针对高阶信息和低阶信息分别进行不同的建模来进行故障检测。该方法更加充分地考虑了变量间复杂的分布情况,解决了非高斯过程故障检测的难点问题。（2）针对大规模的分布式过程,以及用于划分子块的信息通常很难获得的情况,提出了一种基于分层式多块分解的双层非高斯监测算法的故障检测（MBDLNGM）方法。该方法引入互信息以及双层非高斯监测方法,互信息将过程变量划分为多个子块,针对每个子块,建立双层非高斯监测模型,构建非高斯分量和高斯分量的监测统计量,达到故障检测的目的。（3）针对多模态情况下的过程识别和监测问题,同时考虑数据的复杂分布情况。提出了一种基于样本的多模态分类的分层式非高斯算法的故障检测的方法。通过循环迭代的方式将训练数据投影到DLNGM模型,然后利用DLNGM算法计算相应的预测残差,将数据从样本维度进行分类。然后在每个分类后的模态中建立相应的DLNGM模型,最终进行在线识别和故障检测。（4）针对离群点和非高斯特性会同时存在于过渡过程数据中的问题,将基于学生t混合模型的全局相似度的建模方法拓展到了过渡过程故障检测中。学生t分布混合模型既能够处理非高斯特性,又能够降低离群点对建模的影响,大大提高了鲁棒性。
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