·82 北京科技大学学报 第30卷 所建PCA模型，选取Y>0.9、相关系数的绝对 (a) 99%置信控制限(2.14) 值大于0.1，确定的主元相关变量为振频和MDF均 2 方根；功率和MDF为一般变量，计算的PVR统计 量和CVR统计量控制限分别为2.14和2.272 利用建立好的PCA模型对板坯连铸结晶器现 01:5201:5602:0002:0402:0802:12 场实测数据样本进行分析，比较传统PCA与改进 (b) 99%置信控制限(2.272) PCA对故障强识别能力，图1为实际生产过程中振 频和MDF均方根的变化，图2中的T图能够诊 断出过程变量发生了变化，但Q统计量变化不明 显，也不能判断过程是否发生故障。将Q细化为 01:52、01:5602:0002:0402-0802:12 PVR和CVR的统计图（如图3所示），两个统计量 时刻 均未超出各自控制限，说明主元相关变量的残差没 有明显的变化，可以肯定T统计量的变化是工况 图3PVR和CVR图 改变引起的，过程未发生任何异常，这与实际情况 Fig.3 PVR chart and CVR chart 相符. 3000 60a) 140 2500 40 ￥2000 振频 y 120 20 99%置信控制限(1.3271) s00 壁 o直 0 08:2908:3208350838084108:4408:47 直10w0 8w MDF均方根 (b) 500 60 95%置信控制限(2.931) 4 014001:5502:0902:2402:38 40 2 时刻 Oluhd 08:2908:32 08:350838084108:440847 图1MDF均方根和振频的变化 时刻 Fig.I Variation of MDF root-mean square and oscillation frequency 图4水口异常前T2和Q图 60r Fig.4 Tand Q charts for the abnormity of a submerged nozzle 50 (a) 40 民30 3(a) 20 99%置信控制限(11.3271) 2.14 10F 01:5201:5602:0002:0402:0802:12 8 (b) 6 082908:32083508:38 084108:4408:47 95%置信控制限(2.931) 时刻 45 3(b) 2.272 O丛md小LhML 3 01:5201:5602:0002:0402:0802:12 时刻 图2T2和Q图 082908:3208:3508:38084108:4408:47 时刻 Fig.2 Tchart and Q chart 为了进一步验证改进的PCA故障识别能力，分 图5水口异常前PVR和CVR图 Fig.5 PVR and CVR charts for the abnormity of a submerged no- 析一组水口断裂的异常数据样本，见图4和图5.图 zle 4为水口断裂前T2图在时刻8：46可以监测到过 程变量发生了较大的变化，而Q图在此刻未能监 测到异常的发生，可见Q统计量存在有自身的保所建 PCA 模型‚选取 γ＞0∙9、相关系数的绝对 值大于0∙1‚确定的主元相关变量为振频和 MDF 均 方根；功率和 MDF 为一般变量．计算的 PVR 统计 量和 CVR 统计量控制限分别为2∙14和2∙272． 利用建立好的 PCA 模型对板坯连铸结晶器现 场实测数据样本进行分析‚比较传统 PCA 与改进 PCA 对故障强识别能力．图1为实际生产过程中振 频和 MDF 均方根的变化．图2中的 T 2 图能够诊 断出过程变量发生了变化‚但 Q 统计量变化不明 显‚也不能判断过程是否发生故障．将 Q 细化为 PVR 和 CVR 的统计图（如图3所示）‚两个统计量 均未超出各自控制限．说明主元相关变量的残差没 有明显的变化‚可以肯定 T 2 统计量的变化是工况 改变引起的‚过程未发生任何异常．这与实际情况 相符． 图1 MDF 均方根和振频的变化 Fig．1 Variation of MDF root-mean-square and oscillation frequency 图2 T 2 和 Q 图 Fig．2 T 2chart and Q chart 为了进一步验证改进的 PCA 故障识别能力‚分 析一组水口断裂的异常数据样本‚见图4和图5．图 4为水口断裂前 T 2 图在时刻8：46可以监测到过 程变量发生了较大的变化‚而 Q图在此刻未能监 图3 PVR 和 CVR 图 Fig．3 PVR chart and CVR chart 图4 水口异常前 T 2 和 Q 图 Fig．4 T 2and Q charts for the abnormity of a submerged nozzle 图5 水口异常前 PVR 和 CVR 图 Fig．5 PVR and CVR charts for the abnormity of a submerged noz￾zle 测到异常的发生．可见 Q 统计量存在有自身的保 ·82· 北 京 科 技 大 学 学 报 第30卷