[發(fā)明專利]一種基于子階段內(nèi)高階統(tǒng)計(jì)量構(gòu)建的微生物發(fā)酵過程故障監(jiān)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911388480.2
• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN111027645B
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 常鵬;盧瑞煒;張祥宇;王普
• 申請（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G07C3/00
• 分類號: G07C3/00;G06F18/2134;G06F18/23
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 吳蔭芳

本發(fā)明公開了一種實(shí)現(xiàn)對青霉素發(fā)酵過程進(jìn)行實(shí)時故障監(jiān)測的新方法。本方法利用青霉素發(fā)酵過程數(shù)據(jù)的高階信息，建立一種有效的過程監(jiān)測方案來及時地檢測異常現(xiàn)象。本發(fā)明包括“離線建模”和“在線監(jiān)測”兩個階段。“離線建模”包括：對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行階段劃分，采用核熵成份分析(KECA)處理的同時解決數(shù)據(jù)的非線性；然后在高維核熵空間利用HCA技術(shù)構(gòu)建新的子階段統(tǒng)計(jì)量用于過程監(jiān)控。“在線監(jiān)測”包括：對新采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，計(jì)算其統(tǒng)計(jì)量并與控制限進(jìn)行比較判斷發(fā)酵過程是否運(yùn)行正常。本發(fā)明能較好的揭示過程變量相關(guān)關(guān)系的變化，客觀反映各穩(wěn)定階段和各過渡階段特征的多樣性，有效地減少了系統(tǒng)的誤警和漏報(bào)率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種針對間歇過程子階段的故障診斷技術(shù)。本發(fā)明的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法即是在典型間歇過程——青霉素發(fā)酵過程故障監(jiān)測方面的具體應(yīng)用。

背景技術(shù)

多階段、非線性、非高斯性是間歇過程的固有特征，常見的間歇過程有微生物制藥、污水處理、啤酒制備、酸奶制備等。間歇過程生產(chǎn)批量規(guī)模比較靈活，工藝改變較容易，同時對于產(chǎn)品切換有一定的兼容性，可以進(jìn)行少量的不同品種的生產(chǎn)，可以較快地適應(yīng)原料或運(yùn)行條件的變化。但是由于相對于連續(xù)過程其人為參與成分較多，操作控制要求較復(fù)雜，會存在生產(chǎn)過程出現(xiàn)染菌、檢測裝置人為損壞等問題，雖然過程中停車比較容易，而且可以定期進(jìn)行清洗和消毒，但是如何能夠盡早地發(fā)現(xiàn)問題避免不必要的沉沒成本依然是需要重視的。因此，建立一個合理、有效的在線監(jiān)控和故障診斷機(jī)制是至關(guān)重要的。

近些年來，KICA監(jiān)測方法在批次過程針對非高斯、非線性共存的監(jiān)測領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。但是KICA的方法都是利用核技巧在高維特征空間使數(shù)據(jù)信息最大化進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，未考慮數(shù)據(jù)的簇結(jié)構(gòu)信息，使得降維后的數(shù)據(jù)分布與原始數(shù)據(jù)分布有很大的差異，使用這種模型進(jìn)行過程監(jiān)測會導(dǎo)致大量故障的漏報(bào)警和誤報(bào)警現(xiàn)象。

近五年來，KECA在間歇過程監(jiān)控領(lǐng)域針對非線性的間歇生產(chǎn)過程故障監(jiān)測方面取得了優(yōu)于傳統(tǒng)KICA的效果，但以上基于KECA的監(jiān)控策略并未考慮非線性和非高斯性共存的問題。如果還僅僅用KECA去監(jiān)測同時具有非高斯和非線性的間歇生產(chǎn)過程必將造成大量的誤報(bào)警和漏報(bào)警，有些甚至失去對生產(chǎn)過程的監(jiān)控性能。

間歇過程具有多個操作穩(wěn)定階段和多個操作過渡階段，當(dāng)生產(chǎn)過程運(yùn)行于不同的階段時，正常生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)的均值、方差、相關(guān)性等特征會發(fā)生明顯的變化，如按照整體建模的思想去構(gòu)建監(jiān)測模型勢必造成所建立的模型不能很好地描述生產(chǎn)過程的所有操作階段，往往體現(xiàn)為所建立的整體模型只能很好地描述某幾個生產(chǎn)階段；或者其所構(gòu)建的整體控制限過寬，具有較高故障的誤報(bào)警率和漏報(bào)警率。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出了一種基于子階段內(nèi)高階統(tǒng)計(jì)量構(gòu)建的微生物發(fā)酵過程故障監(jiān)測方法。該方法充分考慮間歇過程數(shù)據(jù)具有的非線性、非高斯性和多階段等特性。首先劃分時段，解決間歇過程多階段的特性，之后利用KECA將原始數(shù)據(jù)映射到高維核熵空間解決數(shù)據(jù)的非線性特性，使其線性可分，在每一個階段內(nèi)建立ICA監(jiān)測模型并將高維核熵空間的數(shù)據(jù)分解為獨(dú)立元空間和殘差空間，然后在兩個子空間分別構(gòu)造高階累計(jì)量的監(jiān)測統(tǒng)計(jì)量HS和HE，用于在線監(jiān)測。

本發(fā)明采用了如下的技術(shù)方案及實(shí)現(xiàn)步驟：

A.離線建模階段：

1)對于采集數(shù)據(jù)矩陣X，其每行對應(yīng)每一采樣時刻、每列對應(yīng)每一傳感器。

2)用聚類方法對全部運(yùn)行時刻進(jìn)行階段劃分，得到K類，每一類及為一個子時段。依據(jù)劃分結(jié)果將矩陣X分解，得到每個階段的數(shù)據(jù)矩陣X_k，k＝1，2，...，K。

3)將每個X_k映射至核空間，得到子時段核矩陣K_k，k＝1，2，...，K。K_k中第i行第j列元素k_kij計(jì)算方法如下：