多阶段青霉素生产过程的故障检测研究

考虑到青霉素发酵是复杂的多阶段动态批处理过程,提出多阶段多向可预测成分分析(multiphase multiway forecastable component analysis,MP-MForeCA)的故障检测方法。该方法基于K均值和密度峰值聚类算法设计阶段划分方法,将多批次的青霉素发酵过程数据划分成不同子阶段,在子阶段三维数据上分别应用多向展开的可预测成分分析(multiway forecastable component analysis,MForeCA)算法,提取各阶段中具有可预测特性的可预测成分,捕捉各阶段的动态变化;最后利用可预测成分和残差分别构建F^(2)和SPE统计量来监控模型。通过与MForeCA和多向主元分析(multiway principal component analysis,MPCA)的实验对比发现,MP-MForeCA方法不管是对青霉素生产中的突变故障还是缓慢变化故障都有更好的检测效果,包括提高检测率和降低误报率,体现了多阶段建模规则的MP-MForeCA方法的优越性。