[發(fā)明專利]一種基于海量數(shù)據(jù)的緩變參數(shù)狀態(tài)檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210343160.7
• 申請日: 2012-09-14
• 公開（公告）號: CN102902846A
• 公開（公告）日: 2013-01-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曾德良;劉繼偉;劉吉臻
• 申請（專利權(quán)）人: 華北電力大學(xué)
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11246
• 代理人: 朱琨

1.一種基于海量數(shù)據(jù)的緩變參數(shù)狀態(tài)檢測方法，其特征是所述方法包括：

步驟1：根據(jù)緩變參數(shù)對象的輸出值建立全工況動態(tài)基準(zhǔn)模型Y＝g_dyn(X)以及穩(wěn)態(tài)工況基準(zhǔn)模型Y_std＝g_std(X_std)；其中，X為全工況動態(tài)輸入，X_std為穩(wěn)態(tài)工況輸入，Y為全工況動態(tài)基準(zhǔn)模型輸出、Y_std為穩(wěn)態(tài)工況基準(zhǔn)模型輸出；

步驟2：分別計(jì)算動態(tài)偏差err和穩(wěn)態(tài)偏差err_std；

其中，計(jì)算動態(tài)偏差err具體是，將實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)代入全工況動態(tài)基準(zhǔn)模型Y＝g_dyn(X)中，得到全工況動態(tài)基準(zhǔn)模型輸出，將全工況動態(tài)基準(zhǔn)模型輸出與實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)相減，得到動態(tài)偏差err；

計(jì)算穩(wěn)態(tài)偏差err_std具體是，對實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)提取穩(wěn)態(tài)工況，將提取穩(wěn)態(tài)工況后的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)代入穩(wěn)態(tài)工況基準(zhǔn)模型Y_std＝g_std(X_std)中，得到穩(wěn)態(tài)工況基準(zhǔn)模型輸出，將穩(wěn)態(tài)工況基準(zhǔn)模型輸出與提取穩(wěn)態(tài)工況后的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)相減，得到穩(wěn)態(tài)偏差err_std；

步驟3：將相鄰的數(shù)個穩(wěn)態(tài)偏差和對應(yīng)時間的動態(tài)偏差組成一個信息粒并建立每個信息粒的差分方程為err(k)＝f(err(k-1))，其中k為采樣點(diǎn)；

步驟4：確定過程演化噪聲Q和測量噪聲R；

步驟5：利用公式errk=f(errk-1)+wk-1zk=errk+vk]]>對所有信息粒的動態(tài)偏差進(jìn)行卡爾曼濾波；其中，err_k＝f(err_k-1)+w_k-1信息粒的差分方程，w_k-1和v_k分別為過程激勵噪聲和觀測噪聲，且w_k-1滿足p(w)-N(0,Q)，即w_k-1服從過程演化噪聲Q的正態(tài)分布；v_k滿足p(v)-N(0,R)，即v_k服從測量噪聲R的正態(tài)分布，k為采樣點(diǎn)；

步驟6：將經(jīng)過卡爾曼濾波的信息粒的動態(tài)偏差按順序排序，得到融合偏差ferr；

步驟7：對融合偏差ferr進(jìn)行小波變換得到x_i，其中x_i為融合偏差ferr經(jīng)過小波變換后第i個尺度低頻重構(gòu)后的數(shù)據(jù)序列；

步驟8：按照公式H(xi)<ξHdH(xi)=H(xi-1)-H(xi)d2H(xi)=dH(xi-1)-dH(xi)<ξd2Hd=i-1]]>計(jì)算每一尺度低頻重構(gòu)的香濃熵，從而確定最優(yōu)分解尺度d；其中，H(x_i)為第i個尺度低頻重構(gòu)后的數(shù)據(jù)序列的香濃熵，i為小波分解尺度，ξ_H和為設(shè)定閾值。