基于慢特征分析的分布式动态工业过程运行状态评价 - 钟林生; 常玉清; 王福利; 高世红 (自动化学报, 2024)
现代工业过程通常具有规模大、流程长和工序多的特点,导致传统的集中式建模方法会淹没过程的局部变化信息,从而无法及时识别早期的非优运行状态.此外,闭环控制的广泛应用使得过程变量普遍存在时序相关性.针对以上问题,提出一种基于慢特征分析(Slow feature analysis,SFA)的分布式动态工业过程运行状态评价方法.首先,结合动态时间规整(Dynamic time warping,DTW)和K-medoids聚类算法对过程进行分解;然后,对每一变量子块建立相应的动态慢特征分析(Dynamic slow feature analysis,DSFA)模型;最后,利用贝叶斯推理获得全局的综合评价指标.通过在数值案例和金湿法冶金过程的仿真应用,验证了该方法的有效性.