基于数据驱动的复杂工况过程监测方法研究进展

随着过程工业系统结构日益复杂,系统安全及产品质量的在线监控显得尤为重要。该文首先介绍了过程监测与诊断技术的研究背景和意义,对现有基于数据驱动的过程监测方法研究现状作了综述。重点阐述了针对单一约束条件,尤其是过程的非线性或动态性的多变量统计过程监测方法。由于非线性和动态性这两种特性在实际工业过程中普遍同时存在,研究此类复杂工况下的过程监测问题具有重要意义。最后,分析了采用流形学习方法解决非线性动态过程监测问题的可行性和挑战性,并指出非线性动态过程、故障检测与诊断以及机器学习新算法的研究将是过程监测与建模技术的近期发展趋势。