基于FDA的青霉素發(fā)酵過程故障診斷研究.pdf

1、間歇過程是現(xiàn)代過程工業(yè)中一種重要的生產(chǎn)方式，由于其本身的靈活性，廣泛應(yīng)用于精細(xì)化工、食品、制藥等工業(yè)。青霉素發(fā)酵是一種復(fù)雜的生化反應(yīng)系統(tǒng)，發(fā)酵過程的穩(wěn)定性決定了青霉素發(fā)酵的產(chǎn)物效率，因此對青霉素發(fā)酵過程進(jìn)行故障檢測與故障診斷的研究有較強的現(xiàn)實意義，并且對其它生化反應(yīng)過程的相關(guān)應(yīng)用也有較強的借鑒意義。
　　Fisher判別式分析(Fisher Discriminant analysis，F(xiàn)DA)是廣泛應(yīng)用于模式識別領(lǐng)域中的一種降維技

2、術(shù)。FDA在建立模型時，不僅利用了正常工況的歷史數(shù)據(jù)，而且還利用了各種故障條件下的歷史數(shù)據(jù)，其故障診斷能力較好。在調(diào)研青霉素發(fā)酵過程、查閱大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文完成了青霉素發(fā)酵過程的窗口化多FDA模型的建立，并對青霉素發(fā)酵過程進(jìn)行故障診斷。
　　本文提出了窗口化多FDA模型方法，即在了解間歇過程的動態(tài)特性前提下，適當(dāng)選取時間窗口，利用鄰近一些采樣點的數(shù)據(jù)建立FDA模型。與多模型FDA方法相比，該方法不僅充分利用有限的故障數(shù)據(jù)資源，

3、同時也考慮了過程的動態(tài)特性。針對青霉素發(fā)酵過程，在對比了一些研究結(jié)果之后，確定八個變量用于建模和故障診斷:空氣流量、攪拌功率、底物流量，溶解氧濃度，底物濃度、二氧化碳濃度，pH值和溫度。在窗口選取上，針對青霉素發(fā)酵過程不同階段特點采取不同的窗口選取原則。然后，在每個窗口上建立FDA模型，得到窗口模型最優(yōu)判別矩陣與每一類的判別得分向量。在線故障診斷時，根據(jù)數(shù)據(jù)所處時間段判斷所需使用的故障診斷模型，通過判別得分向量的歐幾里得距離最小原則進(jìn)行