現(xiàn)代化工過程通常都裝有大量的測(cè)量傳感器，如溫度、流量和壓力傳感器等。一些測(cè)量傳感器會(huì)用于閉環(huán)控制，而另外一些傳感器只用于過程監(jiān)測(cè)。在正常條件下，大多數(shù)傳感器得到的測(cè)量值是高度相關(guān)的。因此，這*為傳感器的故障診斷提供了寶貴的解析冗余。這些測(cè)量值的相關(guān)性主要源于支配過程運(yùn)行的物理與化學(xué)原理，如：質(zhì)量與能量平衡等。

傳感器異常檢測(cè)
       單變量和多變量的統(tǒng)計(jì)過程控制技術(shù)可用于檢測(cè)如下的傳感器異常：
           (1)異常測(cè)量值 這種情況主要是由于傳感器的故障引起的。

           (2)多個(gè)傳感器偏離正常的相關(guān)條件

            在正常條件下，過程的測(cè)量值通常表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性。這些測(cè)量相關(guān)性為我們提供了必要的冗余，可用于故障傳感器的檢測(cè)、辨識(shí)與重構(gòu)。這可以通過比較過程的測(cè)量值與基于標(biāo)稱模型的估計(jì)值之間的差別來實(shí)現(xiàn)。

            可以采用統(tǒng)計(jì)方法來建立過程的標(biāo)稱模型，如；主元分析方法(principle component analysis—PCA)以及部分*小二乘(partial least squares—PLS)算法等。

           (3)被監(jiān)測(cè)過程的瞬態(tài)變動(dòng)

            所不期望的測(cè)量瞬態(tài)變動(dòng)，例如：振蕩、或者在批處理過程中的不尋常的趨向性，一般是由于非正常的操作條件引起的。

            檢測(cè)這類異常通常采用的是動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)模型，或卡爾曼濾波器。出于安全方面的原因，大多數(shù)化工過程的反應(yīng)都比較緩慢。這類瞬態(tài)變動(dòng)可以看成是偽穩(wěn)態(tài)。因而可近似采用穩(wěn)態(tài)的相關(guān)分析方法來進(jìn)行處理。采用一些濾波技術(shù)也可以進(jìn)一步減弱瞬態(tài)變動(dòng)的影響。

            采用主元分析進(jìn)行過程監(jiān)測(cè)與故障檢測(cè)是近年來才發(fā)展起來的。由于數(shù)據(jù)的相關(guān)性，一些主要的分量*可以充分描述全部數(shù)據(jù)的方差。基于主元分析可以區(qū)分如下(4)和(5)兩類異常條件。

           (4)傳感器相關(guān)故障

            在這種情況下，PCA模型被破壞增加。殘余向量的歐氏范數(shù)將顯著增加。

           (5)變動(dòng)過大

            用于描述操作變化的變量超過了正常的范圍。

傳感器故障
       某一故障傳感器通常會(huì)破壞與其他傳感器的正常的相關(guān)性。當(dāng)異常條件被檢測(cè)到以后，此特性可用于故障傳感器的辨識(shí)。

       只考慮四種類型的傳感器故障，即：偏差、徹底失效、漂移、精度下降。圖2．2給出了這四種故障的示意圖。