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第 30 卷 第 12 期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 12 2009 年 12 月 Chinese Journal of Scientific Instrument Dec. 2009 * 改进 MKPCA 方法及其在发酵过程监控中的应用 1,2 1 1 1 齐咏生 ，王 普 ，高学金 ，公彦杰 (1 北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京 100124; 2 内蒙古工业大学信息工程学院 呼和浩特 010051) 摘 要：针对间歇发酵过程缓慢时变和非线性等特点，提出一种基于滑动窗技术的多向核主元分析(MWMKPCA)方法。该 方法结合了核主元分析(KPCA)和滑动窗口技术的优点，其中 KPCA 能有效解决过程数据的非线性问题，保证数据信息抽取 的完整性；而滑动窗口技术能有效避免 MKPCA 在线应用时预报未来测量值所引入的误差，提高监控性能。对于已判断正 常的新批次过程数据，将其加入模型参考数据库进行更新，从而提高间歇过程性能检测的准确性。将该方法应用到工业青霉 素发酵过程的监控中，并与 MPCA 、MKPCA 方法的监测性能进行了比较。结果表明：该方法能有效提取过程变量间的非线 性关系，降低运行过程的误报率，对缓慢时变的间歇过程具有更可靠的检测性能。 关键词：故障监测；多向核主元分析；多向主元分析；模型更新；发酵过程 中图分类号：TP206.3 文献标识码：A 国家标准学科分类代码：510.8010 Application of an improved multi-way kernel principal component analysis method in fermentation process monitoring 1,2 1 1 1 Qi Yongsheng , Wang Pu , Gao Xuejin , Gong Yanjie （1 College of Electronic Information and Control Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China; 2 College of Information Engineering, Inner Mongolia University of Technology , Huhhot 010051, China) Abstract ：Aiming at the complex nonlinear characteristic and slow time-varying behavior of batch process, a new method was developed based on a moving window MKPCA (multi-way kernel principal component analysis) for on-line batch process monitoring. The proposed method uses a moving window and does not require predicting the future value of the current batch; while the nonlinear characteristics within normal batch process