陳文馳，劉　飛
江南大學自動化研究所輕工過程先進控制教育部重點實驗室，江蘇無錫

摘　　　要：化工過程的數據中常常含有較多的隨機誤差和粗差干擾，導致傳統的穩態檢測方法無法得到準確的結果，從而降低系統故障診斷的可靠性。針對實際的工業過程數據，提出一種融合自適應平滑技術的穩態檢測方法，該方法首先以基于導數分析的自適應平滑算法進行降噪處理，消除隨機誤差的影響，然后引入閾值擬合技術進一步抑制粗差干擾，以多項式濾波方法對數據進行穩態檢測，根據測量信號的趨勢特征確定過程是否處于穩態。仿真實驗研究表明：融合自適應平滑技術的穩態檢測方法能夠克服傳統穩態檢測方法中隨機誤差和粗差干擾對檢測結果的影響，進而顯著提高穩態檢測處理的準確性，檢測結果明顯優于傳統的基于多項式濾波的檢測方法。

關　鍵　詞：穩態檢測；多項式濾波；閾值擬合

１　引　言
在工業過程監控和故障檢測中，系統在動態條件下的監控遠比穩態條件下復雜，目前許多基于數據驅動的監控方法都需要在過程穩態條件下使用。因而，設計一個有效的在線穩態檢測方法有利于采用正確的過程監控與故障檢測策略。目前，常用的穩態檢測方法有組合檢驗法（ＣＳＴ法）［１］、數學證據理論法（ＭＴＥ法）［２］、Ｆ�矙z驗法［３］、小波變換方法［４］等。文獻［５］提出了一種基于多項式濾波的穩態檢測方法，該方法對當前測量點所處窗口中的數據進行多項式濾波，根據曲線的趨勢特征來確定過程是否處于穩態。與已有的方法相比，該方法簡便、運算速度快、適用于在線應用，能自適應確定窗口長度等參數。針對實際過程數據中含有較多誤差干擾的特點，本文提出一種改進的基于多項式濾波的穩態檢測方法，該方法以自適應平滑算法降低隨機誤差和粗差干擾，仿真研究結果顯示，該方法在消除誤差干擾對檢測結果的影響方面優于傳統的穩態檢測方法，具有更好的工業應用價值。

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