作者：曹雪; 王建林; 韩锐; 邱科鹏; 刘伟旻间歇过程时段划分平行因子分解2故障检测
摘要：间歇过程的多时段特性直接影响多元统计分析过程建模的准确性。针对间歇过程多时段特性，本文提出一种基于平行因子分解2（PARAFAC2）时段划分的间歇过程故障检测方法，首先对每一个时间片矩阵进行PARAFAC2建模，得到时间片矩阵的模型控制限，然后从间歇过程初始时刻开始，按照时序依次将每个时间片添加到时间块并进行PARAFAC2建模，得到时间块矩阵的模型控制限，通过评估时间片和时间块模型控制限的差异性确定初始时段划分点，并利用时段评价划分指标（PPCI）获取最佳的时段划分结果，最后在所得结果基础上分别对各个时段构建MPCA故障检测模型，实现间歇过程故障检测。所提方法保留了间歇过程三维结构特征和数据的完整性，深入考虑了间歇过程实际运行的时序性，提高了故障检测的准确性。利用青霉素发酵过程仿真实验验证了所提方法的有效性。
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