【摘 要】
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现代过程监测技术在确保复杂工业过程的安全性和可靠性方面发挥着至关重要的作用。在大规模工业系统中,其海量历史数据往往隐含丰富的过程信息。基于多元统计的过程监测方法能够很好地处理存在非线性、时序性和高度相关性的过程数据,被广泛应用于工业过程之中。主成分分析（PCA）和偏最小二乘（PLS）是最常用的多元统计方法。通过从正常运行数据提取包含主要过程信息的潜变量来构建模型,PCA已被广泛应用于工业过程监测领
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现代过程监测技术在确保复杂工业过程的安全性和可靠性方面发挥着至关重要的作用。在大规模工业系统中,其海量历史数据往往隐含丰富的过程信息。基于多元统计的过程监测方法能够很好地处理存在非线性、时序性和高度相关性的过程数据,被广泛应用于工业过程之中。主成分分析（PCA）和偏最小二乘（PLS）是最常用的多元统计方法。通过从正常运行数据提取包含主要过程信息的潜变量来构建模型,PCA已被广泛应用于工业过程监测领域。PLS与PCA有着类似的工作方式,主要区别在于PLS能够处理与输出变量相关的工业问题,如软测量建模或质量相关的故障检测。但传统的PCA与PLS均假设系统中变量为线性、静态的,无法适应实际工业的需求。针对上述问题,本文做出以下工作:1.针对非线性与时序性并存的工业过程,提出了两步核主成分分析法和改进神经元成分分析法（简称TS-KPCA和INCA）。两种方法都通过向量自回归模型描述动态过程,并将系统分为由历史数据预测得到的动态成分和每时刻注入过程的静态新息成分。对于提取得到的非线性静态成分,两种方法分别进行以下处理:其一,TS-KPCA采用核函数方法,将非线性数据映射至高维空间使其线性可分,同时通过将高斯核等效替换为显式线性表达式来减少核方法的计算难度;其二,INCA方法采用了一种结合PCA思想的人工神经网络来提取非线性数据中的主元信息,相较其它非线性监测方法有更优秀的性能。2.针对质量相关的动态过程,本文提出了两步偏最小二乘方法（简称TS-PLS）,采用向量自回归移动平均模型将系统划分为两部分:历史成分以及当前时刻成分。而为了实现质量相关的非线性动态过程监测,在TS-PLS的基础上本文提出两步核偏最小二乘方法（简称TS-KPLS）,对分离后的当前时刻成分进行核函数映射,并采取核样本等效替换的思想构建原始样本协方差矩阵与核矩阵之间的线性表达式,极大弥补了核方法的既存缺陷。同时,针对传统PLS划分子空间斜交的问题,TS-KPLS对输入输出变量间的回归系数矩阵进行奇异值分解（SVD）分解,将数据样本重新划分为相互正交的质量相关与无关子空间,使得监测性能更加精确。
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