林晓钟，谢 磊

（浙江大学智能与系统控制研究所工业控制技术国家重点实验室，310027 杭州）

基于数据驱动的多工况过程控制性能评估研究

林晓钟，谢 磊

（浙江大学智能与系统控制研究所工业控制技术国家重点实验室，310027 杭州）

为了解决如何选择合适的基准数据与实时数据进行控制性能评估问题，提出一种基于多变量分类的方法.用一种综合相似因子来衡量当前实时数据和某一工况下数据的相似性，确定实时数据所属的工况，而后再进行控制性能评估，通过仿真结果验证了新方法的有效性.

多工况;相似因子;性能评估

针对基于过程传递函数模型来进行性能评估的不足，近年来学者们提出直接利用过程输出的数据来进行性能评估的方法.基于数据驱动方法最大的优势在于不需要过程知识的精确信息且输出数据较容易获得，从数据中挖掘出过程的信息，因此该类方法具有很强的实用性.Jie Yu等提出了基于数据驱动的性能评估的基准［4－6］，把一段理想的历史输出数据作为参考数据基准，通过分析所监视时段数据和基准时段数据的广义特征值，提出相应的性能优/劣的特征向量.进一步利用统计推断方法得出特征值在相应特征方向上的置信区间，以及在优/劣子空间下的性能指标，从而评价和监视控制性能的优劣.Xuemin Tian［7］等提出了一种基于2－范数的协方差性能基准，通过将当前操作工况数据与基准数据进行比较，从而监控……