清华大学学报(自然科学版)

作者：毛承智, 饶景之, 王璟德, 孙巍

单位：北京化工大学 化学工程学院, 北京 100029

关键词：过程监测,核主成分分析,平稳子空间分析,非平稳特征,非线性特征

基金：国家自然科学基金面上项目(22278018)

在现代化工过程中, 过程监测技术是确保化工生产安全、提高产品质量的重要技术。随着近年来分布式控制系统、物联网及数据存储等技术的不断融合与发展, 实时获取工业过程数据的能力大大提高, 因此基于数据驱动的过程监测方法逐渐成为过程监测的主要分支。然而, 实际工业过程往往会呈现明显的非平稳特性。与平稳过程相比, 非平稳过程变量的统计特征随时间发生变化, 使得传统的过程监测方法无法有效区分故障和正常的非平稳趋势。同时, 工业数据还呈现出非线性特征, 传统的过程监测方法难以提取复杂变量之间的非线性关系。因此, 该文提出了一种基于平稳子空间分析的核主成分分析方法, 先利用平稳子空间分析处理原始数据, 分离出平稳子空间, 再利用核主成分分析对平稳子空间进行非线性特征分析, 提高监测效果。该方法在连续催化重整工业案例上, 取得了良好的监测效果, 表现出了良好的综合性能。

来源：2026年第2期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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