刘乙奇 黄志鹏 于广平 黄道平

(1.华南理工大学 自动化科学与工程学院，广东 广州 510640；2．广州工业智能研究院，广东 广州 511458)

随着城市化水平和工业化水平的不断提高，我国城市污水中工业污水的含量显著增加[1]。活性污泥法作为一种成本较为低廉、处理效果较佳的污水处理工艺，已经成为城市处理污水的主要工艺之一[2]。据不完全统计，活性污泥法是目前世界上90%的污水处理厂采用的处理方法[3]。活性污泥法的稳定运行离不开正常的泥水分离，然而，由丝状菌过度增殖引起的污泥膨胀常常会阻碍正常的污泥分离和回流，从而使得出水水质恶化，大面积水体被污染，乃至整个污水处理系统瘫痪，污泥膨胀也因此被国内外专家一致认为是活性污泥工艺的癌症[4]。

污泥膨胀的成因复杂，而且不同污水厂，甚至同一污水厂不同时期发生的污泥膨胀中的优势菌种都可能不尽相同[5]，因而难以建立准确的机理模型。基于多元统计分析的故障诊断方法可以避免复杂的建模过程，因此，面向污水处理过程的多元统计分析故障诊断方法近年来成为了研究的热点[6]。它结合历史观测数据，用多元投影的方法将多变量样本空间分解成主元子空间和残差子空间，并分别在这两个空间中构造反映空间变化的统计量，然后将在线观测数据分别向两个空间投影，并计算相应的统计量用于过程监控[7]。在多元统计分析方法中，典型相关分析(CCA)通过最大化两组变量之间的相关性[8]，在每组变量中适当构造若干个有代表性的综合性指标，然后考察这些指标的相关性来反映两组原始变量间的相关性，从而识别具有内协方差强相关的故障[9]。……