基于窗口高阶统计矩与长短时协同的工业过程过渡态异常监测方法创新研究

本文提出了一种融合滑动窗口关键指标加权评分（SW-KIWS）、窗口高阶矩主导慢特征向量夹角余弦统计量（Tcosθ）和窗口核密度估计（KDE）的过渡过程异常监测新范式。该方法突破了传统慢特征分析（SFA）与协整分析（CA）对高阶矩信息利用不足、同阶整合限制等瓶颈，通过长短时协同机制精准识别过渡起止点、动态异常轨迹及长期多阶协整关系，为复杂工业过程（如TE流程、水泥煅烧）的过渡态安全监控提供了创新解决方案。

　　

Highlight

针对复杂工业过程中多稳态工作点间过渡过程的异常监测难题，本研究创新性地提出了一种融合窗口高阶统计矩与长短时协同分析的监测框架。传统方法在过渡起止点识别、高阶矩信息利用及长期协整关系挖掘等方面存在局限。本研究通过以下突破性设计实现技术革新：

创新点1：滑动窗口关键指标加权评分（SW-KIWS）框架

为解决复杂工业过程中因时间延迟导致的过渡边界模糊问题，创新性地整合生产变量权重、窗口延迟特性与定量平稳性指标，构建SW-KIWS识别框架，实现过渡起止点的定性与定量一体化判定。

创新点2：基于高阶矩主导慢特征向量夹角的动态异常监测

针对传统SFA仅能捕捉低阶平稳特征的问题，提出基于窗口高阶矩主导慢特征向量夹角余弦的监测统计量T_cosθ，结合窗口核密度估计（KDE）控制限，突破对线性平稳特征的依赖，精准表征非平稳动态异常。

创新点3：多阶协整整合范式

突破传统协整分析对变量同阶整合的限制，通过整合I(1)、I(2)及差分混合变量集，构建多阶协整矩阵与综合统计量，全面捕捉不同整合阶数变量间的长期协整关系，为长期静态异常识别提供新方法。

结论

本方法通过TE过程模式4-1转换及水泥煅烧过程的案例验证，成功识别激进过渡、迟缓过渡及故障状态，显著提升过渡过程异常监测的灵敏度。实验表明，该方法能有效监控过渡过程中的短期动态异常与长期多阶协整关系，为复杂工业过程的精细化监控提供新视角。