[发明专利]基于动静特征协同分析和有序时段划分的闭环系统过程监测方法

说明书

本发明公开了基于动静特征协同分析和有序时段划分的闭环系统过程监测方法，该方法考虑闭环系统的调节作用，综合分析过程动静特征，将一个多操作步骤的间歇过程自动划分为不同的子时段，并且能够通过分析控制器的调节作用区分间歇过程的过渡时段和稳态时段。本发明综合了控制器调节作用与运行状态相关的动静态在线监测指标作为时段划分的判断依据，改进了时段模型的精度，并大大提高了后续的过程在线监测性能。该方法不仅有利于对具体过程特性的了解，而且增强了闭环系统实际在线过程监测的可靠性和可信度，有助于工业工程师对闭环系统下过程运行状态做出准确判断，及时发现故障，从而保证实际生产的安全可靠运行和产品的高质量追求。

技术领域

本发明属于间歇过程统计监测领域，特别是涉及了一种考虑闭环系统的调节作用，基于动静特征协同分析，将一个多操作步骤的间歇过程自动划分为不同的时段并根据时段划分结果进行过程监测的方法。

背景技术

随着经济发展，人们的个性化需求增多，市场需求变化加快，多品种、多规格和高质量的产品需求增长，为了迎合这些需求，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。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。

多时段性是间歇过程的一个显著特点，间歇操作中的过程变量相关关系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。在同一时段中，不同采样时刻过程变量的相关关系近似一致；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。为了获得理想的产品质量,每个时段都有其特定的控制目标，且在每个被良好控制的时段间可能存在短暂的过渡阶段。

显然，对于间歇过程的监测不能只考虑过程整体的运行情况，更应该深入分析每个子时段的潜在的过程相关特性。Kosanovich等人在对一个聚合物反应工业过程中应用MPCA时，针对过程中两个明显具有不同特征的反应时段分别建立MPCA模型，该模型对比单模型监测性能有较大提升。将一个间歇过程合理地划分成不同的子时段并且区分出稳定时段和过渡时段，不仅可以加强对过程的分析和理解，更是后续基于时段进行统计建模和实时故障检测的基础与关键。

本专利中所提出方法具体应用背景为注塑过程，注塑过程是一个典型的间歇工业过程。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，其中注射段、保压段和冷却段是决定制件品质的最重要的三个操作阶段。在注射段，液压系统推动螺杆将塑料粘流体注入模腔中，直至模腔被流体充满。过程处于保压段时，仍有少量的粘流体被高压挤进模腔中，以补偿塑料粘流体在冷却和塑化时造成的体积收缩。保压阶段一直持续到模腔的浇口冻结，过程进入冷却阶段。在冷却阶段模腔内流体固化的同时，机桶中的塑料颗粒在机桶外的加热装置以及螺杆旋转产生的剪切热的作用下实现其物理状态的变化，变成塑料粘流态并被运送到螺杆的头部。当螺杆头部熔料逐渐增多，其压力大于注射油缸的背压时，螺杆后退同时开始容积计算。头部熔料达到一定的注射量后，螺杆停止后退和转动，这段时间的过程状态也称为塑化阶段。随着模腔中熔体的继续冷却，塑料从粘流态恢复到玻璃态而定型。当塑件完全固化，模具打开，塑件被顶出，一个工作循环完成。显然，每个时段都有其特定的控制目标，运行轨迹具有不同的动态特征。在各稳定时段之间也会存在过渡时段，例如保压阶段和塑化阶段之间的短暂的过渡时段用于将螺杆缩回。

将一个间歇过程合理的划分成不同的子时段进行基于时段的统计建模及故障检测，是实现对间歇过程准确的过程监测的关键。前人对此已经做了相应的研究与探讨，Zhao提出的使用SSPP进行时段划分，建立基于时段的PCA模型进行过程监测是比较常用的方法，该方法利用一种自动的步进有序的时段划分方法，考虑了过程运行的时序性，确定时间方向上的局部时间块，克服了传统聚类方法会将不同时间区域内的采样时刻误划入同一个子时段中的问题，提升了建模精度和监测性能。但是该方法没有考虑到闭环系统的调节作用，无法区分间歇过程的过渡时段和普通时段以及时段间控制性能的差异。且现有监测方法仅关注于监控每个时段在稳定工作条件下的状态变化，而没有考虑过程的动态行为。