间歇过程是工业领域中最重要的生产过程之一,随着先进传感器和测量技术的发展,在间歇生产中积累了大量的批次生产数据,对批量数据进行故障诊断和预测能够一定程度保证间歇生产的安全性、提高产品质量。间歇过程存在明显的多阶段特性,过程变量之间的关系并非随时间的变化而发生线性转变,而是与过程特性或者过程反应原理具有较强的相关性,这一多阶段特性造成了间歇过程复杂度高、难以建立故障诊断和预测模型,因此合理、有效的进行阶段划分是间歇过程故障诊断和预测的必要前提。针对间歇过程各阶段数据存在的非高斯性、非线性、时序性和动态属性,本文提出了基于多阶段的间歇过程故障诊断与预测模型,主要内容如下:(1)间歇过程多阶段划分和数据处理针对间歇过程各个阶段数据过程特性的差异,采用基于K-means的方法进行阶段划分,将划分后的阶段数据作为各模型的输入,为故障诊断、预测工作奠定前期的基础。针对间歇生产数据的非高斯性和高维性,应用KECA方法对不同间歇数据进行降维处理,以提升间歇过程故障诊断和预测的效率。(2)基于MBA-MH-SVDD的间歇过程多阶段故障监测针对间歇过程数据所呈现的强非线性和非高斯特性,在故障监测过程中考虑到构造稳定控制限的困难,建立了一种基于SVDD的故障监测模型。在间歇数据阶段划分的基础上,定义了一种多边界超球面控制限MH用于故障监测,并利用改进后的蝙蝠算法优化模型的最佳参数,在各子阶段内构建MBA-MHSVDD故障监测模型,将随机批次样本代入监测模型以判定其状态是否正常,实现间歇过程在线故障监测。(3)基于Ada Boost-DS的间歇过程多阶段故障诊断在故障监测的基础上,为进一步分析故障的类型和发生的阶段,考虑到间歇过程各阶段数据机理特性的不同,以及单一分类器诊断性能的不足,提出一种基于Ada Boost-DS的多阶段集成学习故障诊断模型。在间歇过程阶段划分和降维后,利用集成学习方法将弱分类器决策树桩进行合理集成,选择各阶段对应最佳的弱分类器数目,在各子阶段内构造Ada Boost-DS诊断模型,将随机批次间歇数据预处理后代入诊断模型进行故障诊断。该方法结合了集成学习算法与分类算法的优势,可以实现间歇过程高效故障诊断。(4)基于MBA-NARX的间歇过程多阶段故障预测针对间歇过程数据的时序性和动态属性,考虑到通过阶段数据进行预测的困难,引入一种对时间序列和动态属性具有较高适应能力的NARX神经网络进行多阶段预测研究。首先在各子阶段内构造预测模型,然后利用智能算法MBA优化网络的隐层节点数,构造稳定的预测模型。该方法可根据历史数据搭建预测模型,对线上实时数据实现稳定的预测。为检验上述算法模型的有效性和可靠性,利用青霉素发酵过程和半导体蚀刻过程作为算例验证,从仿真数据和实际生产数据进行了实例探究,丰富了间歇过程故障监测、诊断以及预测的研究成果,揭示了进一步研究的必要和可能。