专利名称：一种主元分析监控模型的在线更新方法
技术领域：
本发明涉及一种用于多变量统计过程监控模型的在线更新方法，特别是关于一种基于增量主元分析方法的多变量统计过程监控模型在线更新方法。
背景技术：
PCA (Principal Components Analysis,主元分析)是一种多变量统计过程监控建模方法，通过挖掘过程变量之间的线性相关性，建立反映系统内在规律的监控模型，提供给多变量统计过程监控系统，从而实现对生产过程的有效监控。传统的基于PCA的监控模型建模过程首先需要收集大量能代表生产过程特征的生产数据，然后基于这些历史数据建立监控模型。然而，在实际生产过程中，催化剂退化、设备老化积灰等外界环境因素容易造成 过程变量的缓慢漂移现象。这将改变过程变量的均值、标准差等数据分布属性，使得基于历史数据建立的PCA监控模型与生产过程的实际情况逐渐产生偏差，导致监控模型失效，致使监控系统产生大量的虚警。现有的能够进行模型在线更新以适应过程变量缓慢漂移的PCA监控方法大致有两类。第一类方法将指数加权滑动平均(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)滤波器与PCA模型相结合，仅对过程变量的均值和标准差进行更新。该方法的优点是计算速度较快，存储需求较低；缺点是无法更新主元投影方向等PCA模型结构信息，使得监控模型与实际生产过程之间仍然存在偏差。第二类方法能够在线更新整个PCA模型，包括变量的均值、标准差、主元投影方向和主元个数等。其优点可以随时保证监控模型与实际生产过程的一致性，缺点是对协方差矩阵的递推更新和“特征值分解”计算将导致较高的计算复杂度，以及较高的存储需求。综上，现有的自适应模型监控方法或者是监控效果不够精确，或者是计算复杂性较高，都存在着一定的不足之处。近年来，有一种应用于模式识别领域的在线数据压缩算法——增量PCA(Incremental PCA)方法引起了一些学者的关注。该方法具有计算效率高，且无需额外存储空间的优点，并且能够在线更新模型的均值、标准差以及主元投影方向。但将该方法应用到多变量统计过程监控时，数据的时变性将导致监控模型的主元个数的不断增加，甚至趋近于与变量个数相同，使得SPE (Squared Prediction Error,平方预测误差)统计量近乎失效，因而无法用于实际监控。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种应用增量主元分析算法的统计过程监控模型在线更新方法，该方法能够实时更新模型的均值、标准差以及主元投影方向，对工业过程中的过程变量缓慢漂移现象具有鲁棒性，还具有可靠性高，计算速度快，对系统的存储需求低等优点，适用于实际生产过程多变量统计监控系统的模型在线更新。为实现上述目的，本发明采取以下技术方案一种主元分析监控模型的在线更新方法，其包括以下步骤1)在工业现场设置一包括数据采集设备和监控计算机的模型在线更新系统；所述监控计算机内预置有一传统PCA建模模块，一均值方差更新模块，一投影点计算模块，一残差判定模块，一主元空间调整模块，一主元方向微调模块和一控制限更新模块；2)在模型在线更新系统启动前，数据采集设备收集能代表生产过程特征的历史生产数据作为训练样本X输入给监控计算机中的传统PCA建模模块，建立PCA初始监控模型Ω，并将PCA初始监控模型传送给均值方差更新模块；PCA初始监控模型Ω为
权利要求
1.一种主元分析监控模型的在线更新方法，其包括以下步骤 1)在工业现场设置一包括数据采集设备和监控计算机的模型在线更新系统；所述监控计算机内预置有一传统PCA建模模块，一均值方差更新模块，一投影点计算模块，一残差判定模块，一主元空间调整模块，一主元方向微调模块和一控制限更新模块； 2)在模型在线更新系统启动前，数据采集设备收集能代表生产过程特征的历史生产数据作为训练样本X输入给监控计算机中的传统PCA建模模块，建立PCA初始监控模型Q，并将PCA初始监控模型传送给均值方差更新模块； PCA初始监控模型Q为
2.如权利要求I所述的一种主元分析监控模型的在线更新方法，其特征在于所述步骤3)中，新的PCA监控模型的模型均值3 和标准差0，的更新公式如下
3.如权利要求I或2所述的一种主元分析监控模型的在线更新方法，其特征在于所述步骤8)中，新的PCA监控模型的T2控制限Tf采用F分布进行计算，公式为
全文摘要
本发明涉及一种主元分析监控模型的在线更新方法，包括以下步骤1)在工业现场设置一包括数据采集设备和监控计算机的模型在线更新系统；2)传统PCA建模模块利用历史数据建立PCA初始监控模型；3)监控开始后，均值方差更新模块根据实时过程数据以及现有PCA模型计算出新模型中的均值和标准差σ′；4)投影点计算模块计算出新样本的残差向量，传送给残差判定模块；5)残差判定模块根据残差向量模的大小决定投影方向的更新方法如果残差较大，则调用主元空间调整模块；如果残差值较小，则调用主元方向微调模块；最后得到新模型的负荷向量P′nk和特征值矩阵Λ′kk；6)控制限更新模块对模型的统计量控制限和进行更新；系统最终输出新模型Ω′，用于工业过程中的在线监控及故障诊断。
文档编号G05B13/04GK102662321SQ20121008005
公开日2012年9月12日 申请日期2012年3月23日 优先权日2012年3月23日
发明者侯冉冉, 张琳, 徐文立, 王焕钢, 肖英超 申请人:清华大学