间歇过程是工业生产中的一种重要生产方式,因能够实现小批量、多品种、高附加值等产品的生产,已广泛应用于制药、发酵、半导体加工等领域。间歇过程生产方案的多样性及其工艺流程的多操作特征,导致过程具有多模态特性,而对间歇过程进行模态识别能够将过程划分为特性各异的多个模态,是后续过程建模和过程测量数据异常检测的基础。传统的模态识别方法忽略了数据的时序特性,且未考虑模态识别的经验风险,模态识别的准确性较低。而贝叶斯统计分析方法,能够将过程先验知识与过程数据相结合,利用最小后验风险准则,实现过程数据深层挖掘。因此,将贝叶斯统计分析引入间歇过程模态识别,研究基于贝叶斯统计分析的多模态间歇过程模态识别方法,具有重要的理论意义和应用价值。本文在分析间歇过程的特性与数据特征的基础上,提出一种基于贝叶斯统计分析的多模态间歇过程模态识别方法。首先在模糊C均值聚类算法中,引入过程数据划分效果综合指标,对间歇过程历史数据进行聚类分析,得到历史数据集的最优模态个数;然后设定过渡模态判定阈值,并建立模态隶属规则,得到过程模态粗划分结果;进而引入了基于时序约束的模态推断风险函数,构建了一种贝叶斯网络分类器,利用最小后验风险准则对过程模态的最终归属进行决策,实现了多模态间歇过程的模态识别;在此基础上,针对不同过程数据异常检测结果,构造数据异常检测多源证据并对其进行融合,建立数据异常检测判断规则,最终实现了过程数据的异常检测。实验研究表明,所提出的基于贝叶斯统计分析的模态识别方法能够对间歇过程模态进行有效识别,相比于现有的基于聚类分析的方法,有更高的可靠性和稳定性;同时,所给出的基于D-S证据理论的异常检测方法,解决了过程数据异常检测模型对过程数据异常检测的误判问题,提高了间歇过程数据异常的检测率。