1.一种静-动协同感知的复杂工业过程运行状态评价方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一：利用KPI-Driven SFA算法，进行静-动态特性协同感知信息挖掘，建立运行状态的离线评价模型；

S11：采集生产过程的生产数据得到输入数据矩阵X∈RN×m和输出数据矩阵Y∈RN，其中N为样本数，m为过程变量数，R为实数集，RN×m表示N×m维的实数矩阵；

S12：对输入数据矩阵X的各列进行零均值和单位方差处理，记为Xa，并把每一列时间上连续的两个输入数据点之间的差，记为ΔXa；对输出数据矩阵Y也进行标准化处理，记为Ya；

S13：对输入矩阵Xa、输出矩阵Ya和矩阵ΔXa运行KPI-Driven SFA算法，具体过程如下：A1：令Ya中任意一列等于初始ua；ΔXa的选一列等于初始ra；

A2：根据公式(1)计算负载向量wa；

式中，α为正则化参数，用对两个目标进行权衡；

A3：根据公式(2)将负载向量wa标准化；

A4：根据公式(3)将Xa投影到wa，得到Xa的得分ta；根据公式(4)将ΔXa投影到wa，得到ΔXa的得分ra；

ta＝Xawa       (3)；

ra＝ΔXawa     (4)；

A5：根据公式(5)求解向量ca；

A6：根据公式(6)对ca做标准化处理；

A7：根据公式(7)重新计算ua；

A8：根据A7中的ua与A1步的ua是否相同或精度判断是否已收敛，若已收敛，则执行A8，否则，执行A2；

A9：根据公式(8)计算矩阵X的负载向量pa；

A10：根据公式(9)计算成分ua关于ta的回归系数ba；

A11：根据公式(10)求取残差矩阵Xa+1；根据公式(11)求取残差矩阵Ya+1；

A12：将Xa、Ya替换为Xa+1、Ya+1，从步骤A1到A11迭代，直到提取出所需数量的特征；

A13：根据公式(12)计算目标函数S；

S＝RX        (12)；

式中，R＝W(PTW)-1；

S14：根据公式(13)计算综合经济相关指标R(i)；

S15：依据指标R(i)对R中与质量无关的特征进行剔除，得到Rq；

S16：假设历史数据(x,y)，并且已知其中数据(xc,yc)对应的状态等级c；

S17：根据公式(14)计算各个状态的得分向量tc；

tc＝Rqxc      (14)；

S18：对各个状态得分向量tc进行时序增广，并计算各个状态得分向量的一阶差分，得到步骤二：引入滑动窗口技术，根据离线评价模型计算在线数据的得分向量及其一阶差分与各个状态等级的得分向量及其一阶差分之间变异信息的相似度，根据相似度计算静态和动态评价指标；

S20：根据公式(15)构造时刻K的滑动数据窗口Xk；

Xk＝[xk-H+1,L xk]T     (15)；

式中，H为数据窗口的宽度；

S21：构建时序增广矩阵后进行标准化预处理，并将标准化的数据记为S22：在离线评价模型中引入在线样本数据 并根据公式(16)计算在线样本数据中第h个样本 的得分向量式中，h＝k-H+1,L,k；c＝1,2,L,C；

S23：对在线样本数据得分向量进行时序增广，计算在线数据得分向量的一阶差分，得到S24：根据公式(17)计算得分向量与各个与质量相关集合的状态等级中心距离式中， 为各个稳态的得分向量；

S25：根据公式(18)计算得分向量一阶差分与质量相关集合的状态等级一阶差分中心距离式中，E为偏置量；

S26：根据公式(19)利用 定义在线数据相对于各个状态等级的静态评价指标S27：根据公式(20)利用 定义在线数据相对于各个状态等级的动态评价指标S28：根据评价指标对过程运行状态进行在线评价，①当 时，表明在线数据中的质量相关过程变异信息与状态等级中的变异信息一致，可以判定过程的运行状态为②当条件①不满足时，但条件 成立，表明过程运行状态正处于状态等级转换过程中，即当前过程逐渐变化；

③当 时，表明在线数据中与质量相关过程变异信息的变化速度未有明显变化，可以判定过程状态未发生变化；

④当 时，表明在线数据中与质量相关过程变异信息的变化速度发生变化，可以判定过程处于过渡状态，并且过程状态开始恶化；

⑤当 时，表明在线数据中与质量相关过程变异信息的变化速度发生变化，可以判定过程处于过渡状态，并且过程状态开始优化；

S29：综合S28的结果，给出静-动态特性协同感知的运行状态评价结果；

①当满足S28中的条件①和③时，从静态信息得出状态等级为 且动态信息表明过程状态未发生变化，可以判定过程的运行状态为②当满足S28中的条件③但不满足条件②时，从静态信息得出状态等级未发生变化且动态信息表明过程状态未发生变化，可以判定过程的运行状态为③当满足S28中的条件②和④时，从静态信息得出状态发生变化，且动态信息表明过程状态向较差方向发展，可以判定过程的运行状态为由前一时刻状态向较差的过程状态发展；

④当满足S28中的条件②和⑤时，从静态信息得出状态发生变化，且动态信息表明过程状态向较好方向发展，可以判定过程的运行状态为由前一时刻状态向较好的过程状态发展；

⑤如果上述条件都不满足，则维持上一时刻评价结果。

2.根据权利要求1所述的一种静-动协同感知的复杂工业过程运行状态评价方法，其特征在于，对于评价结果为非优或过渡状态时，进行非优因素追溯，并确定非优变量准确位置，具体步骤如下：B1：设定x包含m个变量，根据公式(21)将过程变量按照时间可以分为B个无重复的组；

式中，xk的维度是mk,k＝1,L,B，且B2：根据公式(23)选取出λ；

式中，γM为对应控制限；

B3：根据公式(24)将公式(17)改写成二次型形式；

B4：初始化f0及计算M最大特征值γk；

B5：根据公式(25)计算梯度v(f)；

v(f)＝2M(f-x)     (25)；

B6：根据公式(26)更新fk；

B7：计算出fk残差，直至满足精度要求，执行B8；否则，执行B5；

B8：根据公式(27)计算出f和A；

A＝{k:||fk||＞0}     (27)；

B9：稀疏组贡献{fk}，迫使无关变量的组贡献为零，根据公式(28)计算出组贡献率GWCk，并通过观察各个组贡献GWC，确定非优变量准确位置；

GWCk＝||fk||       (28)。