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中文摘要：
本课题针对化工生产过程运行中故障预警和系统维护需求，从工业过程数据处理、过程故障信息提取、故障分类与溯源定位、控制系统性能评估与恢复的四个层面出发，首先开展了基于聚类分析的数据粗差判别方法研究，包括基于特征加权的PCA-FCM数据聚类方法、基于样本密度信息与竞争网络的聚类中心点获取算法等，以保证过程监控建模数据的可靠性与准确性；其次，针对化工过程检测变量服从多元非高斯分布和非线性的特点，开展了基于小波核空间降维的异常工况监测方法研究；并针对异常工况检出情况，开展了基于KPCA-RVM的简化实时故障多分类器等多故障分类方法的研究；同时，引入过程动态时序片段分析方法，结合SDG有向图方法开展了故障溯源与定位方法研究。最后，为保障过程稳定运行，对控制系统的性能评估与改进方法进行了研究，提出了基于混合高斯模型的控制系统性能评估、基于向量的单回路控制器性能评估方法等，并进一步针对过程动态性能对多变量控制系统的要求，开展了基于进化计算的过程动态优化问题方法的研究。本项目结合实际工业过程背景，对研发的故障预警和系统维护的关键技术进行了仿真研究，并以PTA典型化工过程为对象进行了部分技术的应用验证。
结论摘要：
英文主题词process monitoring, fault prealarm, fault classify, control system performance analysis
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