【正文】 trial noise, pare with traditional ICA process monitoring method， the ICA process monitoring with wavelet denoising has low Omission and false alarm rate, improves the accuracy of process performance monitoring， and further testifies that the validity of ICA with wavelet denoising. Building up ICA as process monitoring algorithm, Visual and as development tool, training system as data environment to realize online monitoring and fault display of the oilgaswater separation system. Key words: Process monitoring。研究結(jié)果表明：對于受噪聲污染的過程信息，與傳統(tǒng) 獨(dú)立成分分析方法相比，基于小波降噪 獨(dú)立成分分析方的過程監(jiān)控方法具有更低的誤報率和漏報率，提高了過程性能監(jiān)控和故障診斷的準(zhǔn)確性，從而進(jìn)一步證實(shí)了此方法的有效性。 Sons, New York, 3rd edition,1990. 選題是否合適： 是□ 否□ 課題能否實(shí)現(xiàn)： 能□ 不能□ 指導(dǎo)教師（簽字） 年 月 日 選題是否合適： 是□ 否□ 課題能否實(shí)現(xiàn)： 能□ 不能□ 審題小組組長（簽字） 年 月 日 摘 要 多變量統(tǒng)計過程控制理論、小波分析理論為基礎(chǔ)，結(jié)合獨(dú)立成分分析 (ICA, Independent Component Analysis )的建模原理，建立基于 ICA 的生產(chǎn)過程監(jiān)控系統(tǒng)。 — 撰寫論文，準(zhǔn)備答辯。完 成開題報告。 (2) 以 MATLAB 為過程監(jiān)控平臺。 針對傳統(tǒng)多變量統(tǒng)計過程監(jiān)控技術(shù)要求過程信息服從正態(tài)分布的約束性，應(yīng)用基于獨(dú)立成分分析方法的過程監(jiān)控方法對典型生產(chǎn)過程監(jiān)控與故障診斷的研究。 三、研究內(nèi)容 利用 MATLAB 實(shí)現(xiàn)基于獨(dú)立成分分析的流程工業(yè)過程監(jiān)控方法的研究與仿真。幾年來，過程監(jiān)控已經(jīng)成為過程自動化和過程控制領(lǐng)域的重要研究方向，并成為構(gòu)成系統(tǒng)可靠性、安全性、維修性等學(xué)科的關(guān)鍵技術(shù)之一。 ICA 方法最早是由法國的 和 于 80年代中期提出來的，現(xiàn)在常稱他們的方法為 HJ 算法，可以說是最經(jīng)典的 ICA算法之一。） 掌握 MATLAB 的基本使用方法，能夠獨(dú)立完成基本的算法設(shè)計。） 工作基礎(chǔ)：了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本方法，能熟練使用 MATLAB 軟件。 研究條件： 利用 MATLAB 實(shí)現(xiàn)基于獨(dú)立成分分析的流程工業(yè)過程監(jiān)控方法的研究與仿真。 研究基于 ICA 方法的故障診斷 的方法和程序?qū)崿F(xiàn)。目前比較流行的 ICA 算法有 Infomax 算法（信息最大化）、 FastICA算法（定點(diǎn)算法， Fixedpoint、快速 ICA 算法），犯非法分類的依據(jù)主要是求取分離矩陣 W 的方法不同。 二、國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀 獨(dú)立成分分析（ ICA）作為近年來發(fā)展起來的一種新的統(tǒng)計信號處理方法，與傳統(tǒng)的 PCA 方法相比，它更有效的利用了高價信息統(tǒng)計量和非高斯信息，并能對數(shù)據(jù)的獨(dú)立性問題作出 分析。以主元分析（ PCA）和偏最小二乘（ PLS）為代表的多元統(tǒng)計方法事先假定測量數(shù)據(jù)服從同一正態(tài)分布，而且來自單一的穩(wěn)定工況，事實(shí)上，對于實(shí)際 的化 工過程而言，大多數(shù)變量并不服從正態(tài)分布，實(shí)際的過程信息是高斯信息和非高斯信息的混合體。對生產(chǎn)過程正常運(yùn)行狀態(tài)下的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行小波降噪和獨(dú)立成分分析，建 立優(yōu)化的獨(dú)立元模型，利用獨(dú)立元模型對生產(chǎn)過程仿真實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行在線監(jiān)控，采用 SPE 統(tǒng)計量、 2dI 統(tǒng)計量和 2eI 統(tǒng)計量判斷系統(tǒng)是否發(fā)生故障。應(yīng)用優(yōu)化的 ICA 模型對仿真實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行在線監(jiān)測，采用 DDE 動態(tài)數(shù)據(jù)交換的方法將實(shí)時數(shù)據(jù)傳送到 MATLAB 后臺服務(wù)器程序計算 SPE 統(tǒng)計量、 2dI 統(tǒng)計量和 2eI 統(tǒng)計量實(shí)時值，并將與相應(yīng)的控制限相比判斷系統(tǒng)是否發(fā)生故障；使用變量貢獻(xiàn)圖確定故障變量，完成過程在線監(jiān)測與故障診斷。 — 掌握 MATLAB 的 M 文件編程。 二、參考文獻(xiàn) [1]劉磊 ,張宇明 ,錢積新 .統(tǒng)計過程在連續(xù) 生產(chǎn)中的應(yīng)用 [J].化工自動化及儀表 ,第 24 卷，1995. 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John Wiley amp。 針對傳統(tǒng)多變量統(tǒng)計過程監(jiān)控技 術(shù)要求過程信息服從正態(tài)分布的約束性，應(yīng)用基于獨(dú)立成分分析方法的過程監(jiān)控方法對過程監(jiān)控與故障診斷的研究。 關(guān)鍵詞： 過程監(jiān)控 。ICA。為了保證生產(chǎn)的穩(wěn)定、高效、安全運(yùn)行和產(chǎn)品質(zhì)量的一致性，對流程工業(yè)的復(fù)雜生產(chǎn)過程進(jìn)行快速有效的實(shí)時監(jiān)控顯得越來越重要，作為其中一個可靠的解決手段，工業(yè)過程性能監(jiān)控和故障診斷逐步成為過程控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，并成為構(gòu)成系統(tǒng)可靠性、安全性、維修性等學(xué)科的關(guān)鍵技術(shù)之一，在現(xiàn)代化生產(chǎn)過程中不僅有著深刻的理論價值，更具有 不容忽視的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。過程監(jiān)控系統(tǒng)主要對生產(chǎn)過程的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)督，不 斷檢測過程的變化和故障信息，以防止災(zāi)難性事故的發(fā)生，同時減少產(chǎn)品質(zhì)量的波動等 [2]。 過程監(jiān)控的核心為過程故障檢測。 過程故障識別：根據(jù)檢測到的故障信息，識別出與故障最密切相關(guān)的觀測變量，以便更好的分析故障的成因，減少恢復(fù)受控運(yùn)行狀況的時間。如果觀測值超過預(yù)定義的閾值，即產(chǎn)生報警。偏差檢測直接依賴于模型的準(zhǔn)確性，模型的不準(zhǔn)確在實(shí)際中是不可避免的。 到目前為止，隨著統(tǒng)計學(xué)、信號處理、智能理論的引入，故障診斷技術(shù)得到了極大的發(fā)展，故障診斷方法也有了不同的分類。 根據(jù)殘差產(chǎn)生形式的不同，基于模型的故障診斷方法又可細(xì)分為狀態(tài)估計方法、參數(shù)估計方法和等價空間方法，三種方法之間又存在著獨(dú)立統(tǒng)一的關(guān)系。 等價空間法 等價空間方法最早是由 Chow 等利用動態(tài)系統(tǒng)的暫時冗余關(guān)系而總結(jié)出來的，其基本思想是通過系統(tǒng)的輸入輸出（或部分輸出）的實(shí)際值檢驗(yàn)被監(jiān)控對象數(shù)學(xué)模型的一致性（等價性），從而達(dá)到檢測和分離故障的目的。因此可以根據(jù)模型參數(shù)及其相應(yīng)的故障參數(shù)變化來檢測和分離故障。 天津大學(xué)仁愛學(xué)院 2020 屆本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 4 目前研究的比較深入也比較廣泛的基于知識的故障診斷方法是基于癥狀的方法，主要有以下幾種 : ? 基于專家系統(tǒng)的智能診斷方法 專家系統(tǒng)的故障診斷方法，是指計算機(jī)在采集被監(jiān)控對象的過程信息后，在一定推理機(jī)制指導(dǎo)下，綜合各種規(guī)則，進(jìn)行一系列的推理判斷，快速的找到最終故障或者最有可能的故障 的過程，目前已廣泛用于工業(yè)過程監(jiān)控系統(tǒng)中?；谀：碚摰姆椒ㄟm用于測量值較少，含有模糊現(xiàn)象和不確定信息且無法獲取精確數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)，由于該方法不具備自學(xué)習(xí)能力，模糊規(guī)則過多 依賴于經(jīng)驗(yàn)等諸多原因，致使它對和模糊規(guī)則接近的故障診斷結(jié)果較為準(zhǔn)確，而對新穎的故障診斷效果則較差 [6]。 ? 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ANN） 用于故障診斷主要有以下 4種形式 :(1)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生殘差信號； (2)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行殘差評價分析； (3)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作自適應(yīng)誤差補(bǔ)償； (4)直接利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷推理。 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法利用多變量統(tǒng)計過程控制技術(shù)將過程信息數(shù)據(jù)空間劃分為過程特征信息子空間以及殘差空間 [7]。 數(shù)據(jù)驅(qū)動方法是建立在嚴(yán)格的統(tǒng)計研究基礎(chǔ)上的，其優(yōu)勢在 于它們能夠把 過程數(shù)據(jù)從高維空間投影到低維空間，并從中獲取重要的過程特征信息。與此同時，在分析過程數(shù)據(jù)的同時我們也必須要考慮其過程數(shù)據(jù)質(zhì)量，大小，數(shù)據(jù)的時變性，數(shù)據(jù)的多尺度性，數(shù)據(jù)的非線性，數(shù)據(jù)的動態(tài)特征等問題。多變量過程統(tǒng)計方法是在單變量統(tǒng)計的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，近幾年來多變量過程監(jiān)控方法在生產(chǎn)過程中得到了廣泛的研究與成功的應(yīng)用 [8]。 PCA 方法在統(tǒng)計過程控制領(lǐng)域中應(yīng)用已經(jīng)較為普遍，并取得了良好的成果，但 PCA 只針對過程數(shù)據(jù)的二階統(tǒng)計特性，不能很好的刻畫過程數(shù)據(jù)的特征信息，所以基于主元分析的多元統(tǒng)計過程監(jiān)控方法在某些工業(yè)過程中的應(yīng)用不是很理想。 ICA 方法是 基于過程數(shù)據(jù)高階統(tǒng)計特性 的分析方法，可以有效的處理服從非高斯分布的過程數(shù)據(jù)，使得變換以后的各分量之間不僅互不相關(guān)，而且還盡可能地統(tǒng)計獨(dú)立，更好的 刻畫變量的概 率統(tǒng)計特性，抑制高斯噪聲 ， 展示了 ICA 方法在故障早期偵破中良好的應(yīng)用前景 [9]。 (2) 以 MATLAB 為過程監(jiān)控平臺。 第四章 建立小波分析和獨(dú)立成分分析相結(jié)合的基于小波降噪 獨(dú)立成分分析的過程監(jiān)控方法和過程監(jiān)控仿真模型，并在 MATLAB 中仿真分析。 ICA 概述 獨(dú)立成分分析是伴隨著盲源信號分離問題而發(fā)展起來一種基于過程信息的高階統(tǒng)計特性的分析方法 [11]，獨(dú)立成分分析方法有較強(qiáng)的信號分析處理能力主要是從多元統(tǒng)計數(shù)據(jù)中尋求內(nèi)在統(tǒng)計獨(dú)立成分，與傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計控制方法相比，一方面， ICA 不需要變換后的獨(dú)立成分滿足正交條件；另一方面， ICA 不僅去除了變量之 間的相關(guān)性而且包含了過程觀測變量的高階統(tǒng)計特性 , 能更好的 刻畫變量的概率統(tǒng)計特性，抑制高斯噪聲 ，同時通過 ICA 方法得到的獨(dú)立成分分量滿足統(tǒng)計意義上的獨(dú)立性特點(diǎn)。從統(tǒng)計信號的角度來看， ICA 利用過程觀測信號統(tǒng)計獨(dú)立的特性，通過確定一個非正交線性變換的分離矩陣 W，使得混合信號變換后的輸出分量盡可能的統(tǒng)計獨(dú)立。 每個測量值被分解成為一組獨(dú)立源的線性組合： TmimTiTiTi sasasax ???? 2211 mi ,1?? (24) 式 (21)描述了觀測數(shù)據(jù)如何由獨(dú)立成分分量混合而成。 (1)獨(dú)立成分假定是瞬時統(tǒng)計獨(dú)立的 統(tǒng)計獨(dú)立性是構(gòu)成獨(dú)立分量分析基礎(chǔ)的關(guān)鍵，但只要滿 足該條假設(shè)，就可以建立ICA 模型，這是 ICA 方法可以應(yīng)用于眾多領(lǐng)域的原因之一。這個定義可以擴(kuò)展到 n 個隨機(jī)變量的情況。通常各個源信號是由不同的實(shí)際物理系統(tǒng)發(fā)出的，它們之間沒有必然的聯(lián)系，可以認(rèn)為滿足統(tǒng)計獨(dú)立的約束條件。在 ICA 基本模型中，并不需要假定獨(dú)立成分分量服從何種分布，如果能已知，則問題會變的相當(dāng)簡單。下面主要介紹對 ICA 模型進(jìn)行估計的不同計算方法。 在獨(dú)立成分分析的模型中，觀測信號是由獨(dú)立源信號的線性組合，它比任意一個獨(dú)立源信號更接近于高斯分布，可用分離 信號的非高