[發明專利]一種基于動態正交的全局局部間歇過程故障檢測方法

有效

• 申請號: 201811090756.4
• 申請日: 2018-09-18
• 公開（公告）號: CN109085816B
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 惠永永;趙小強;陳鵬;徐鑄業
• 申請（專利權）人: 蘭州理工大學
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 蘭州智和專利代理事務所(普通合伙) 62201
• 代理人: 趙立權

本發明提供了一種基于動態正交的全局局部間歇過程故障檢測方法，包括以下步驟：(1)收集間歇過程正常運行下的各關鍵變量數據，形成正常運行狀態下的訓練樣本X∈R^I×J×K；(2)將訓練樣本X首先沿著批次方向展開為二維數據X∈R^I×KJ，然后將展開的二維數據進行標準化，將標準化后的二維數據重新排列成X∈R^KI×J；(3)在二維數據X∈R^KI×J基礎上，建立一個時滯矩陣X_D來消除過程變量的時序自相關；(4)對建立的時滯矩陣X_D構造動態正交全局局部模型；(5)分別在特征空間和殘差空間建立T²和SPE統計模型，求取控制限；(6)收集在線的過程數據，進行標準化處理；(7)利用已經建立的動態正交全局局部模型將在線數據進行投影，通過T²和SPE統計模型，判斷故障的發生。

技術領域

本發明屬于工業過程監控技術領域，涉及一種基于動態正交的全局局部間歇過程故障檢測方法。

背景技術

隨著現代工業過程的規模不斷擴大以及復雜度的增加，間歇過程作為一種重要的生產方式廣泛的運用于高質量和小容量的過程生產中，如特殊化工、食品生產、醫藥生產和半導體生產等。間歇過程生產是由許多生產環節組成，每一環節對最終的產品質量和安全生產都至關重要，并且前一環節的完成情況直接影響下一環節的實施。由于多個環節的嵌套、生產規模不斷擴大以及復雜度的增加，這就使得間歇過程生產更容易發生故障。如果故障不能及時的檢測和排除，對整個生產過程的影響會越來越大，以至于最終影響整個生產。因此，這就迫切需要對間歇過程產品質量和生產安全建立監控系統。

由于分布式控制系統的廣泛運用和數據分析技術的快速發展，多元統計的方法逐漸成為過程監測的主流。多元統計的方法不受對象模型的限制，只需要對生產過程的數據進行分析。對于日漸復雜的間歇過程來說，對其很難建立數學模型，因此基于多元統計的方法已經被深入研究并廣泛用于間歇過程的故障檢測。其中，多向主元分析和多向偏最小二乘已經成功的用于間歇過程監控中，這兩種方法將間歇過程數據降維到一個低維空間，然后在低維空間中建立統計模型進行分析。一些學者對以上算法進行了改進，在間歇過程監控中考慮了過程的動態性，如動態多向主元分析等。傳統的方法在特征提取時，只考慮了過程數據的全局結構，忽略了數據的局部結構，因此在降維過程中不能充分的保持過程數據的全局和局部結構，并且在數據重構時沒有考慮廣義正交問題，使得在過程監控中造成部分有用信息的丟失，導致監控效果不佳。

發明內容

本發明的目的在于針對現有技術存在的問題，提供一種基于動態正交的全局局部間歇過程故障檢測方法，該方法可顯著提高間歇過程故障檢測的效果，能在故障發生時及時檢測到故障，有利于對產品質量和生產安全進行嚴格把控。

一種基于動態正交的全局局部間歇過程故障檢測方法，包括以下步驟：

(1)利用集散控制系統收集間歇過程正常運行下的各關鍵變量數據，形成正常運行狀態下的訓練樣本X∈R^I×J×K，其中R為實數集并滿足(I×J×K)的三維分布，I表示批次，J表示變量，K為采樣點；

(2)將訓練樣本X首先沿著批次方向展開為二維數據X∈R^I×KJ，然后將展開的二維數據進行標準化，使得各個變量的均值為0，方差為1，然后將標準化后的二維數據重新排列成X∈R^KI×J；

(3)在混合展開的二維數據X∈R^KI×J基礎上，建立一個時滯矩陣X_D來消除過程變量的時序自相關；

(4)對建立的時滯矩陣X_D構造動態正交全局局部模型，且其過程是首先建立全局局部特征提取的目標函數J_G-L，然后引入廣義正交向量以求取目標函數J_G-L的投影矩陣；