[發明專利]雙層數據模型驅動的廠級化工過程監測方法

有效

• 申請號: 201210387023.3
• 申請日: 2012-10-11
• 公開（公告）號: CN102880151A
• 公開（公告）日: 2013-01-16
• 發明（設計）人: 葛志強;宋執環
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 周烽

1.一種雙層數據模型驅動的廠級化工過程監測方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）利用集散控制系統收集廠級化工過程的數據組成建模用的訓練數據樣本集：X∈R^n×m。其中，n為樣本數據集的個數，m為樣本數據集的變量個數。

（2）將整個廠級過程數據集X∈R^n×m分為不同的子模塊?其中b＝1,2,…,B為子模塊的序號，B為總的子模塊個數。將這些子模塊數據集存入數據庫備用。

（3）針對每一個子模塊對應的數據集，對其進行歸一化處理，建立基于主元分析的數據統計監測模型，提取主元信息，建立子模塊的監測統計量及其監測限。

（4）得到各個子模塊的主元信息之后，對其重新進行排列，組合成新的數據集用于構建第二層數據統計分析模型。

（5）針對混合主元信息的新數據矩陣，采用單類支持向量機對其進行建模，建立各個子模塊之間的關系模型，完成廠級過程的整體建模和監測。

（6）收集新的過程數據，并對其進行預處理和歸一化。

（7）將新的過程數據劃分為多個子模塊，輸入到子模塊主元模型中，計算相應的主元成分。

（8）重新組合不同子模塊的主元信息，將新的數據矩陣輸入到單類支持向量機模型中，計算相應的監測統計量值，判斷當前過程的運行狀態。

2.根據權利要求1所述雙層數據模型驅動的廠級化工過程監測方法，其特征在于，所述步驟（2）具體為：將整個數據集X∈R^n×m按照不同的操作單元和功能屬性，劃分為各個子模塊，即：

X=[X₁X₂…X_b…X_B]，

其中b＝1,2,…,B為子模塊的序號，B為總的子模塊個數。

3.根據權利要求1所述雙層數據模型驅動的廠級化工過程監測方法，其特征在于，所述步驟（3）具體為：針對每一個子模塊對應的數據集，首先對其進行歸一化處理，即去掉每個數據變量的均值和方差，然后建立主元分析模型，具體可以通過對協方差矩陣?進行特征值分解實現。通過主元分析，可?以把原空間分為主元空間和殘差空間，得到的載荷矩陣?和得分矩陣?如下：

T_b=X_b·P_b;

其中，k_b為選取的主元個數，T_b為主元空間的得分矩陣，?為殘差空間的得分矩陣，?為主元分解得到的特征值矩陣，并滿足以下關系?這樣主元分析模型就把原來的過程操作空間分為兩個子空間，即主元空間?和殘差空間?

4.根據權利要求1所述雙層數據模型驅動的廠級化工過程監測方法，其特征在于，所述步驟(4)具體為：得到各個子模塊的主元信息?b=1,2,…,B之后，對其重新進行排列，組合成新的數據集T_com用于構建第二層數據統計分析模型，即：

T_com=[T₁T₂…T_b…T_B]。