基于自适应模糊聚类多模型过程监控及应用

摘要

对乙烯裂解炉建立实时监控模型具有重要的现实意义,而传统的多元统计过程监控方法都是假设过程处于单一工况下,而随着过程参数(进料负荷、产品组分等)的改变,工况也随之改变,传统方法便不再适用。本文针对工业过程中的多工况问题,提出了一种基于自适应模糊聚类的多模型过程监控方法。首先对影响工况的过程变量利用自适应模糊聚类进行工况划分,然后对每种工况分别利用最大方差展开(MVU)提取低维信息,并用支持向量数据描述(SVDD)建立过程监控模型,最后再利用相应的统计指标进行过程监控。将上述方法应用在乙烯裂解炉上,仿真结果证明了该方法的有效性。