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[發(fā)明專利]基于多采樣概率核主成分模型的化工過程故障檢測(cè)方法有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201810328882.2 申請(qǐng)日: 2018-04-13
公開(公告)號(hào): CN108549908B 公開(公告)日: 2021-07-02
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 周樂;謝佳敏;介婧;侯北平 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 浙江科技學(xué)院
主分類號(hào): G06K9/62 分類號(hào): G06K9/62
代理公司: 杭州之江專利事務(wù)所(普通合伙) 33216 代理人: 黃燕
地址: 310023 *** 國(guó)省代碼: 浙江;33
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 采樣 概率 成分 模型 化工 過程 故障 檢測(cè) 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于多采樣概率核主成分模型的化工過程故障檢測(cè)方法,其特征在于,包括如下步驟:

(1)利用集散控制系統(tǒng)收集待檢測(cè)化工過程在正常運(yùn)行時(shí)的三種不同采樣率的過程變量,作為樣本數(shù)據(jù)組成建模用的訓(xùn)練樣本集;

(2)對(duì)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行預(yù)處理,將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集投影到高維特征空間,得到訓(xùn)練樣本集對(duì)應(yīng)的高維映射值數(shù)據(jù)集;

(3)求取所述高維映射值數(shù)據(jù)集的核函數(shù),結(jié)合當(dāng)前模型參數(shù)的初始值,利用期望最大化算法,估計(jì)得到模型參數(shù)的更新值;

(4)當(dāng)所有模型參數(shù)的更新值滿足收斂要求時(shí),得到模型參數(shù)的最終值,進(jìn)而得到多采樣概率核主成分分析模型,進(jìn)入步驟(5);否則,將模型參數(shù)的更新值作為模型參數(shù)的初始值,返回步驟(3);

(5)根據(jù)建立的多采樣概率核主成分分析模型,得到訓(xùn)練樣本的T2和SPE統(tǒng)計(jì)量檢測(cè)控制限;

(6)在線收集待檢測(cè)化工過程實(shí)際運(yùn)行過程中的工藝參數(shù),得到測(cè)試樣本集,對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行步驟(2)的預(yù)處理,然后將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集投影到高維特征空間,得到測(cè)試樣本集對(duì)應(yīng)的高維映射值數(shù)據(jù)集,根據(jù)得到的多采樣概率核主成分分析模型,計(jì)算測(cè)試樣本的和SPEtest統(tǒng)計(jì)量,然后與步驟(5)得到檢測(cè)控制限對(duì)比,得出化工過程的在線檢測(cè)結(jié)果;

步驟(2)或步驟(6)中,經(jīng)過所述預(yù)處理,使得每個(gè)過程變量的均值為零,方差為1;

步驟(1)中,收集三種不同采樣率的過程變量,得到三個(gè)樣本集,樣本數(shù)量分別為K,N,J,且J≤N≤K;三個(gè)樣本集分別為X,Y,Z:

X∈RM×K,X={x1,x2,...,xK}

Y∈RV×N,Y={y1,y2,...,yN}

Z∈RU×J,Z={z1,z2,...,zJ}

R表示實(shí)數(shù)集;M為第一種采樣率過程變量數(shù),V為第二種采樣率過程變量數(shù),U為第三種采樣率過程變量數(shù);

步驟(2)中,三個(gè)樣本集X,Y,Z的高維映射值分別為Φ(x),Φ(y),Φ(z),組成的高維映射值數(shù)據(jù)集分別為Φ(X),Φ(Y),Φ(Z),假設(shè)Φ(x),Φ(y),Φ(z)與潛隱變量間存在線性相關(guān)關(guān)系,則:

其中F1,F2,F3分別為Φ(x),Φ(y),Φ(z)的維數(shù);t∈RD×1為該模型的潛隱變量,D是潛隱變量的維度;為模型負(fù)載矩陣;e,f,g分別為過程的測(cè)量噪聲,它們分別服從各向同性的高斯分布為

步驟(3)中,定義模型的輔助參數(shù)為ΨXYZ,CX,CY,CZ,其被定義為:

其中Ψ321為潛隱變量的后驗(yàn)概率的期望值組成的矩陣,其被定義為:

C3,C2,C1分別為潛隱變量的后驗(yàn)概率的二階矩的和,其被定義為:

其中:表示第i個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的高維映射值Φ(xi),Φ(yi),Φ(zi)的潛隱變量ti的后驗(yàn)概率的期望值,i=1~K;

表示第i個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的高維映射值Φ(xi),Φ(yi),Φ(zi)的潛隱變量的后驗(yàn)概率的二階矩,i=1~K;

對(duì)模型參數(shù)隨機(jī)進(jìn)行初始化;在模型參數(shù)估計(jì)的E步,根據(jù)當(dāng)前的模型參數(shù)的初始值,獲取模型潛隱變量估計(jì)的更新值,具體公式為:

其中分別為Ψ321,C3,C2,C1的估計(jì)值;

其中輔助變量定義如下:

HX=[HX3 HX2 HX1]∈RK×K,HX3∈RK×J,HX2∈RK×(N-J),HX1∈RK×(K-N)

HY=[HY3 HY2]∈RN×N,HY3∈RN×J,HY2∈RN×(N-J)

其中:HX,HY,HZ分別為Φ(X),Φ(Y),Φ(Z)的核函數(shù),即HX,HY,HZ分別為Φ(X)ΦT(X),Φ(Y)ΦT(Y),Φ(Z)ΦT(Z);I為單位陣;

在M步,根據(jù)E步的更新結(jié)果,獲取模型參數(shù)的更新值如下:

其中:trace()表示矩陣的跡。

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