正測得的因變量中減掉，W計算殘差。在Landells等人的專利中，對一個或多個因變量的 殘差值執(zhí)行PCA。
[0164] 相對地，根據(jù)本發(fā)明的方式，對原始工藝參數(shù)而不是任何殘差執(zhí)行PCA。
[0165] 對原始值施加 PCA的理由如下：
[0166] EO催化劑特性不是靜態(tài)的，而是隨時間變化。催化劑選擇性W及活性隨催化劑的 年齡(通常是2-3年)變化。反應(yīng)器輸入?yún)?shù)(如氯化物濃度、氧氣、乙締濃度等等）的對催化 劑選擇性W及催化劑活性的敏感度可隨時間改變。此改變在高度及中度選擇性催化劑中是 更加顯著的。例如，一個單位的氯化物改變將在催化劑壽命的不同年齡不同地改變催化劑 選擇性。
[0167] 所W，預(yù)測的模型方程和/或模型系數(shù)因此需要隨催化劑特性的變化而變化。
[0168] 所W，任何靜態(tài)模型，如為了一次數(shù)據(jù)而建立的MPC或DMC模型(如Lande 11S等人使 用的），對于整個催化劑壽命可能不是有效或成功的。其需要周期性地重建或再訓(xùn)練。
[0169] 換句話說，由于催化劑特性隨時間變化，所W，今天產(chǎn)生優(yōu)良預(yù)測的任何EO反應(yīng)器 模型從現(xiàn)在開始的六個月后不會產(chǎn)生準確的預(yù)測。所W在未來其將產(chǎn)生大殘差。如果PCA施 加在殘差上（如同Landells等所使用的），則其將錯誤地檢測為一異常事件。在此情形中， PCA無法區(qū)分大殘差是歸因于異常工藝事件還是歸因于不良的模型預(yù)測。因此，根據(jù)本發(fā) 明，將PCA施加在原始數(shù)據(jù)上而不是殘差上。其可W消除任何中間的預(yù)測模型準確度。
[0170] PCA模型的實施。
[017。 建立模型
[0172] 起初，收集由正常W及異常區(qū)域數(shù)據(jù)組成的所有輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。起 初，僅有對應(yīng)于工廠正常運行的數(shù)據(jù)被饋送至PCA算法，并且相對于主成分軸作圖。在圖中， 大部分數(shù)據(jù)集中在一個稱為正常區(qū)的區(qū)域中。
[0173] 產(chǎn)生訓(xùn)練數(shù)據(jù)的PCA圖
[0174] 在本發(fā)明中，發(fā)現(xiàn)第一 W及第二主成分可捕捉超過90%的數(shù)據(jù)變化。所W，取代單 獨監(jiān)控25個不同的參數(shù)，可僅監(jiān)控前兩個主成分W檢測任何異常性。一旦在運行PCA算法后 取得前兩個主成分的得分值時，對應(yīng)的加載值被凍結(jié)。計算得分和載入的計算流程在附錄 中總結(jié)。
[0175] 如圖5a所示，繪制包圍運些數(shù)據(jù)的楠圓形，其限定95%的置信區(qū)間。換句話說，對 于95%的置信區(qū)間，數(shù)據(jù)集(正常數(shù)據(jù)）中95%的數(shù)據(jù)點落在兩主成分中的各自的闊值范圍 內(nèi)。如圖5a所示，對于PCl，正常區(qū)的所有數(shù)據(jù)的坐標值落在-7至+6,而對于PC2則落在-4.2 至+3.9。如圖5a中所示，因而繪制置信區(qū)間楠圓形。
[0176] 用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的霍特林化otelling)T2圖
[0^7]在本發(fā)明的另一實施例中，計算對應(yīng)于正常區(qū)的各數(shù)據(jù)點的T2值。T2值通常稱為霍 特林T2統(tǒng)計，并且定義了數(shù)據(jù)點離原點的距離，例如，數(shù)據(jù)點離兩個或兩個W上主成分的交 點或原點的距離。用于計算T 2值的計算流程在附錄中總結(jié)。在一實例中，再次在圖中繪制 95%的置信界限線，使得95%的數(shù)據(jù)落在此線之下。通過計算所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的所有T 2值 的95%，W計算高界限線的值。將T2值與預(yù)設(shè)的闊值(例如通過楠圓置信區(qū)間定義的）比較， 將提供異常事件是否已發(fā)生或正在發(fā)生的指示。
[0178] 用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的殘差圖
[0179] 在本發(fā)明的又一實施例中，對各數(shù)據(jù)點計算所謂的殘差。殘差代表未由預(yù)設(shè)數(shù)目 的主成分表示的數(shù)據(jù)中的變化量。如果該值增加，則其表示相比于模型的工藝中的變化，運 表示與正?；蚱谕男袨榈钠x。再次，使用相同的流程，在圖中繪制95%的置信界限線， 使得95 %的數(shù)據(jù)落在此線之下。
[0180] PCA圖中一個或多個異常區(qū)域的產(chǎn)生
[0181] 在PCA模型建立的第二部分的實例中，每個異常事件群接著乘W它們對應(yīng)的負載 W及得分。運些得分值接著繪制在相同的主成分平面上。運些數(shù)據(jù)將出現(xiàn)在對應(yīng)于正常區(qū) 的楠圓外的不同集中區(qū)中。再次，在相同的圖形中繪制新楠圓，其代表特定異常事件的95% 置信區(qū)間。此楠圓現(xiàn)在代表特定異常區(qū)，例如過度氯化區(qū)。對各異常區(qū)數(shù)據(jù)群重復(fù)相同的流 程，W及由于模型建立的結(jié)果而繪制對應(yīng)每一異常事件的數(shù)個楠圓，可獲得如圖7中所示的 圖片。圖7表示了具有正常區(qū)和不同異常區(qū)的實時PCA得分圖。在此圖中，楠圓（中央大形狀 的)可代表正常區(qū)，所有其它楠圓可代表不同的異常區(qū)，例如過度氯化現(xiàn)象區(qū)、氯化不足區(qū)、 線上氯化物分析器故障區(qū)等等。運樣一個圖可識別多個異常事件區(qū)W及對應(yīng)的標簽。
[0182] 一旦在相同圖中繪制了所有正常W及異常區(qū)域時，現(xiàn)在此圖能用于繪制實時數(shù)據(jù) 的PCA值。僅有置信楠圓保留在圖上，圖上所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)點被移除，使得此圖能夠用于容納 新的實時數(shù)據(jù)。對于T 2圖和殘差圖，緊保留軸線W及上限線。
[0183] 使用PCA的故障診斷
[0184] 從由工藝數(shù)據(jù)集的PCA得到的數(shù)據(jù)中可識別異常事件。有多種方式可W實現(xiàn)此點。 在本發(fā)明的一個實施例中，根據(jù)對應(yīng)預(yù)設(shè)數(shù)目的主成分(例如前兩個主成分）的得分值，計 算置信區(qū)間。當(dāng)然，可W應(yīng)用超過兩個的主成分。根據(jù)來自數(shù)據(jù)集的落在對應(yīng)各主成分的預(yù) 設(shè)置信區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)點的百分比定義置信水平。預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)點百分比通常是在90至95%范 圍內(nèi)的值，例如95%的數(shù)據(jù)點。因此，對于95%的置信區(qū)間，數(shù)據(jù)集中95%的數(shù)據(jù)點落在對 應(yīng)兩主成分中的每一個的闊值范圍內(nèi)。置信區(qū)間的形狀通常為楠圓形。如果最新收集的數(shù) 據(jù)點落在置信區(qū)間外，通常稱為孤立點，則運表示不尋?；虍惓Ｊ录赡苷诎l(fā)生。
[0185] 在本發(fā)明的另一實施例中，對各數(shù)據(jù)點計算T2值。T2值通常稱為霍特林T2統(tǒng)計，并 且定義了數(shù)據(jù)點離原點k的距離，例如，數(shù)據(jù)點離兩個或兩個W上主成分的交點或原點的距 離。將T 2值與預(yù)設(shè)的闊值(例如通過楠圓置信區(qū)間定義的）比較，將提供異常事件是否已發(fā) 生或正在發(fā)生的指示。
[0186] 在本發(fā)明的又一實施例中，對各數(shù)據(jù)點計算所謂的殘差。殘差代表未由預(yù)設(shè)數(shù)目 的主成分表示的數(shù)據(jù)中的變化量。增加的殘差值表示相比于模型的工藝中的變化，運表示 與正?；蚱谕男袨榈钠x。
[0187] 為了確定異常事件的發(fā)生，上述診斷技術(shù)可W單獨使用或結(jié)合使用。
[0188] 實時實施PCA模型
[0189] 圖4:歷史數(shù)據(jù)庫和裝載有PCA和/或Ar^N軟件的專用個人計算機之間的接口，表示 了數(shù)據(jù)歷史服務(wù)器(15)輸出與具有主成分分析軟件的計算機(30)連接。數(shù)據(jù)歷史服務(wù)器從 工廠DCS或從工廠中的各種傳送器或傳感器處接收實時工藝參數(shù)值。所有數(shù)據(jù)可從歷史數(shù) 據(jù)庫實時饋送至裝載有PCA和/或Ar^N軟件的單獨的專用個人計算機?？蓪崟r計算PCA得分、 負載、T 2值W及殘差值。預(yù)先產(chǎn)生的圖形由新的實時數(shù)據(jù)更新。
[0190] 實時檢測運行正?；虍惓５墓S
[0191] 可手動或視覺地檢測異常事件。在一個實施例中，在控制室中的顯示屏為用戶提 供主成分得分圖，或T2圖，或殘差圖中的一個或多個，其中使用置信區(qū)間的指示W(wǎng)警告用戶 異常事件發(fā)生。當(dāng)數(shù)據(jù)點顯示為偏離至置信區(qū)間外時，則得分值的檢查及與其相關(guān)的變量 貢獻能夠用于確定偏離的原因。通過設(shè)置檢測異常事件何時發(fā)生的快速裝置(例如，殘差 PCA數(shù)據(jù)的得分值、T2值、W及殘差中的一個或多個），則操作員能快速地確定任何偏離的原 因并且評估是否需要手動干預(yù)工藝。
[0192] 或者，自動執(zhí)行分析和異常事件檢測，例如使用適當(dāng)程序化的計算機，其能夠根據(jù) 例如PCA得分值、T2值或殘差中的一個或多個而計算數(shù)據(jù)點是否落在置信區(qū)間外，W及為了 改正發(fā)生異常事件的原因而識別需要被修改的變量(如果有的話）。此信息作為輸出饋送至 工藝控制裝置，該工藝控制裝置能糾正一個或多個自變量W消除發(fā)生異常事件的原因。
[0193] 如圖5a-c中所示，5a: PCA得分圖，5b: T2圖，5c:殘差圖和貢獻圖，單獨或結(jié)合使用 5a-5c，W實時檢測異常事件。在圖5中，得分圖是累積圖，表示最新的數(shù)據(jù)點101W及先前收 集的數(shù)據(jù)點相對于前兩個主成分PCl:x軸，PC2:y軸的作圖。數(shù)據(jù)點的相對95%置信區(qū)間102 的位置，提供工藝是否在預(yù)期的容差內(nèi)運行的指示，或者異常事件是否正在發(fā)生。如果EO反 應(yīng)工藝運行正常，則實時數(shù)據(jù)點將落在被指定為正常區(qū)的大楠圓區(qū)內(nèi)（參考圖7)。如果發(fā)生 某些異常，則實時圖點將落在大楠圓（即正常區(qū)楠圓）外，表示工廠中發(fā)生某些異常。如果實 時點落入與異常事件相關(guān)的任何楠圓內(nèi)時，則用戶將快速地知道正在發(fā)生哪個異常事件。 運提供快速并且容易做到的方法，來識別已經(jīng)知道其緩解措施的異常事件的發(fā)生。校正動 作可W由操作員手動執(zhí)行。或者，運可W自動完成，使得異常事件的識別能提供維持最佳運 行所需的校正動作給工藝控制裝置。
[0194] 可能發(fā)生某些異常事件，其導(dǎo)致實時圖點偏移至代表正常區(qū)的大楠圓外，但其未 落在任何異常事件的楠圓下，而是出現(xiàn)在未由楠圓覆蓋的其它地方。運表示可能已經(jīng)發(fā)生 某些新的異常事件，該異常事件過去并未發(fā)生過，即在訓(xùn)練數(shù)據(jù)期間未發(fā)生的。如此，可W 詳細檢查工藝W及找出已發(fā)生哪一異常事件。在此時段保存的數(shù)據(jù)，可W用于在PCA模型再 訓(xùn)練期間建立對應(yīng)新的異常事件的新楠圓（稍后描述）。
[0195] 隨時間的T2值W及隨時間的殘差值的趨勢圖也在圖化W及圖5c中示出。如果工藝 被擾亂或者其它異常事件發(fā)生，則運可由一個或多個增加的T 2值W及落在預(yù)設(shè)95%置信區(qū) 間102外的得分值表示，例如，如數(shù)據(jù)點103所表示的，其也對應(yīng)于增加的T2值108，W及對應(yīng) 后續(xù)數(shù)據(jù)點109的殘差值增加。
[0196] 當(dāng)檢測到異常事件時，由用戶通過檢查所有對應(yīng)的圖，能夠探測到偏離的一個或 多個數(shù)據(jù)點。一種方式是觀察PCl貢獻圖，如圖6所示，其提供關(guān)于哪些變量與異常事件相關(guān) 的信息。圖6中的圖表示對應(yīng)每一 PCA輸入變量的貢獻值y軸相對于對應(yīng)落在95 %置信界限 外的得分數(shù)據(jù)點的第一主成分的圖，即對應(yīng)所選取點的使用PCl的貢獻圖。具有高值的變量 對于沿著指定主成分的數(shù)據(jù)點的位置具有高度影響。在所示實例中，與第一主成分有關(guān)的 得分數(shù)據(jù)點的位置尤其受變量6、7W及15嚴重影響。變量1和5對數(shù)據(jù)點具有中等影響。
[0197] 在實時校正動作期間使用PCA圖
[0198] 在異常事件發(fā)生后，可在校正動作期間使用PCA圖。運由圖8a-8f解釋。圖8a-8f表 示具有正常區(qū)和不同異常區(qū)的各自實時PCA得分圖的例子或快照。假設(shè)過度氯化現(xiàn)象已發(fā) 生。圖8a代表工廠正常運行的PCA得分圖。如從圖8a中所見般，實時點正好落在正常楠圓內(nèi)。 圖8b代表3小時后的工廠條件，此時代表目前工廠狀態(tài)的點開始移向正常楠圓的外周。運給 工廠操作員/工程師提供工廠從正常移至異常區(qū)的早期警告。圖8c表示點正朝過度氯化區(qū) 楠圓移動。操作員能解釋此點的軌跡路徑W及了解催化劑正進入過度氯化。期望操作員采 取立即的校正動作。操作員可W檢查圖6(其為當(dāng)時的貢獻圖），W找出過度氯化運行的根本 原因并且采取校正動作W消除根本原因。過多的邸C流量可能是根本原因。在操作員未能采 取校正動作的情形中，點將偏移至過度氯化楠圓并且產(chǎn)生警報（圖8d)。其也在如圖6所示的 面板中顯示根本原因。
[0199] 現(xiàn)在，如果操作員采取合適的校正動作，則點開始實時朝正常楠圓移動。參見圖 8e，運將操作員已采取的校正動作是正確的W及工藝開始朝正常區(qū)移動的指示給予操作 員。如果操作員的校正動作不正確，則點將開始反向移離正常區(qū)并且脫離代表正常運行的 楠圓。如果操作員的校正動作