[發明專利]PTA工藝流程中氧化工段生產運行狀態空間監測方法

在審

• 申請號: 202010793556.6
• 申請日: 2020-08-10
• 公開（公告）號: CN112034793A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 顏學峰;于健博
• 申請（專利權）人: 華東理工大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 上海順華專利代理有限責任公司 31203
• 代理人: 顧蘭芳

1.PTA工藝流程中氧化工段生產運行狀態空間監測方法，其特征在于，以工藝流程中的全局變量作為輸入變量，建立工作狀態監測模型，以識別當前時刻工業過程的工作狀態；

所述全局變量是對生產過程中的副產物4-CBA含量的狀態空間檢測以反映當前工藝流程的工作狀態；

所述建立工作狀態監測模型是構建深度神經網絡狀態監測模型以提取數據中的高階抽象特征信息；

利用深度自編碼器SAE以提取數據中的高階數值特征信息和變量間的高階相互關系特征，利用深度置信網絡DBN以提取數據中的高階分布特征信息；

將多個尺度的特征進行融合以豐富對數據多些方面表達。將數據的各方面特征進行整合，利用Softmax分類器進行狀態監測與識別。

2.根據權利要求1所述的PTA工藝流程中氧化工段生產運行狀態空間監測方法，其特征在于，所述建立工作狀態監測模型包括如下步驟：

建模樣本的預處理

1.1異常值檢測

在收集到的PTA工藝流程歷史數據中，由于記錄和保存數據的過程中存在誤差，所以在所應用的歷史訓練數據中會存在一些“壞”樣本和“壞”變量；為了提高建模所應用數據的準確性，首先我們對數據進行異常值檢測以排除數據中的不完整樣本和不準確變量：(1)若一個樣本中存在變量沒有被記錄，那么該樣本被刪除不被用做訓練數據；(2)若變量在所有的記錄樣本中全部為0，那么該樣本對于挖掘數據信息，分析樣本模態沒有實質性的作用，那么該變量被刪除不被用為訓練樣本中的變量；

1.2標準化處理

為了消除變量之間各自量綱對識別結果的影響，對訓練樣本進行標準化預處理：使得處理后的各維數據具有均值為0，方差為1的特性；對于一個經過異常值處理后的數據X∈R^n×m，其中n為樣本數量，m為一個樣本中的變量數量，那么預處理可以表示為：

其中，x_i∈R^n×1是訓練樣本X的第i個采樣變量，是其均值，是其方差，是標準化后的樣本的第i個變量。

3.根據權利要求1所述的PTA工藝流程中氧化工段生產運行狀態空間監測方法，其特征在于，所述建立工作狀態監測模型包括如下步驟：

模態劃分

基于4-CBA含量對PTA工藝流程氧化工段生產狀態進行模態劃分：在反應過程中，當4-CBA含量過大，那么意味著工藝流程處于欠氧化狀態；當4-CBA含量過小，意味著工藝流程處于過氧化狀態。基于此，PTA工藝流程氧化工段運行狀態被分為三個狀態，如：

其中4-CBA含量單位是PPM，2903PPM、3001PPM是可以調整的控制限值。