[发明专利]基于多模态协同时段自动划分的统计建模与在线监测方法

说明书

技术领域

本发明属于间歇过程统计监测领域，特别是涉及一种基于多模态协同时段自动划分的统计建模与在线监测方法。

背景技术

作为工业生产中一种重要的生产方式，间歇过程与人们的生活息息相关，已被广泛应用于精细化工、生物制药、食品、聚合物反应、金属加工等领域。近年来，随着现代社会对多品种、多规格和高质量产品更迫切的市场需求，工业生产更加倚重于生产小批量、高附加值产品的间歇过程。间歇生产的安全可靠运行以及产品的高质量追求已成为人们关注的焦点。基于数据的多元统计分析技术因其只需要正常模态下的过程数据来建立模型，同时它们在处理高维、高度耦合数据时具有独特的优势，越来越受到研究人员和现场工程师的青睐。间歇过程的统计建模、在线监测、故障诊断及质量预测已成为广泛的研究课题。

传统的多向主元分析（MPCA）和多向最小偏二乘回归（MPLS）方法将一次间歇操作的所有数据当做一个整体来对待，不能反映变量的相关性在时间方向上的变化。此外，在线应用时必须要预估未知测量数据，因此很难实现在线实施，阻碍了其在实际生产中的广泛应用。间歇过程具有多时段特性。在同一批次中，歇操作中的过程变量相关关系并非随时间时刻变化，而是跟随过程操作进程或过程机理特性的变化发生规律性的改变，呈现分段性。在不同时段中，每个时段具有不同的过程变量轨迹、运行模式以及相关性特征，变量相关性有显著差异。在同一时段中，不同采样时刻过程变量的相关关系却近似一致。考虑到间歇过程的多时段特性，基于时段的建模方法将整个间歇过程划分为不同时段，从而可以建立基于时段的多个模型，并用于在线过程监测。

但是上述方法针对的是单一模态，即间歇过程处于相同的运行条件或单一设备中，而在控制技术及信息技术飞速发展、实现不断飞跃的今天，单一设备、单一模态的“单打独斗型”生产模式已无法满足企业和市场要求，而更倾向于多机、多生产品种、多运行模态的“集团军”协同作战。

以注塑成型过程为例，对于单一模态，注塑过程是个典型的多时段间歇生产过程。一个完整的注塑过程由闭模、注射座前进、注射、保压、塑化、冷却、开模、制件顶出等程序组成，而注射段，保压段和冷却段是决定制品品质的最终要阶段。在这三个时段中起关键作用的变量各不相同，其各自的过程特征也不相同，故需要分时段进行分析建模。而由于市场的需求，我们需要生产不同的注塑产品。对于不同的注塑产品，我们所关注的质量有所不同，如尺寸、外观、重量、耐温性、耐蚀性等等。因此，注塑过程生产的工艺参数、生产条件、生产设备也不尽相同，导致注塑成型过程具有多模态特性。如果将不同模态下的注塑过程考虑成一个整体，则不能反映模态间变量相关性的差异。考虑到在不同模态中，变量相关关系具有不同的特性，我们期望在进行时段划分时，同时对所有模态进行分析（即协同时段划分），这样可以得到一个统一的时段划分结果，从而可以基于时段对不同模态间关系进行有效分析，获取更多过程信息进行更高效的在线过程监测。

综合国内外的研究现状，现有关于批次过程监控的研究仍主要针对单机单工况进行。而大工厂环境下的集成化协同生产模式是批次过程的新发展趋势，多机多工况是集成化批次过程的显著特征。集成化批次生产条件下，针对不同设备、不同工况的海量数据，如何进行综合分析、处理，从中获取价值并加以合理有效利用；此外，不同工况间信息如何相互参考、进行有效共享，多工况条件下对过程多时段特性如何统筹考虑与分析，进而监测过程运行、指导批次生产。这些问题的思考和解决对于保证批次生产的稳定、可靠和高效运行有着极为重要的意义。遗憾的是，目前对于集成化批次过程多机多工况的研究还鲜有涉及。因此，开展面向集成化批次生产的多工况过程监测研究是十分必要的，而且恰逢其时。

本发明的内容以注塑成型这一典型间歇过程为实例，深入分析了间歇过程不同模态的过程时变特性，并能够兼顾各模态时段运行的时序性，基于此定量化模态间相对变化大小并确定相对变化的类型，从而针对不同波动类型建立不同的统计模型并应用于在线监测。到目前为止，尚未见与本发明相关报道。

发明内容

本发明的目的在于针对间歇过程多模态和多时段的特性下现有技术的不足，提供一种基于协同时段划分的多模态建模及在线监测方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：