[發明專利]一種局部近鄰在線自適應建模的性能績效指標確定方法

在審

• 申請號: 202011202608.4
• 申請日: 2020-11-02
• 公開（公告）號: CN112270363A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發明（設計）人: 楊凡;張日東
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/06;G06F17/18;G06F17/16
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

1.一種局部近鄰在線自適應建模的性能績效指標確定方法，其特征在于該方法包括以下步驟：

步驟1：確定在線實時建模需要的訓練數據；

具體步驟：

1.1收集化工過程正常工作的數據作為訓練數據，X＝[x₁,x₂，…x_i…x_n]^T∈R^n×m作為初始訓練集，R代表實數集，它有n個樣本和m個變量，其中x_i表示第i個數據樣本；X依據后續的步驟不斷更新；

1.2收集在線數據所收集的在線數據與訓練數據有著相同的變量數；

1.3計算收集到的在線數據離所有訓練數據的距離

x_ij和分別表示訓練數據和在線數據的第i個樣本的第j個變量；

選擇k組最近的訓練數據，用進行建模；

步驟2：在線實時建模；

2.1數據標準化

和分別表示均值和第i個變量的方差，x(i)表示第i個變量標準化后的值，標準化后的數據矩陣使用表示；

2.2計算標準化數據矩陣的協方差矩陣C；

2.3計算協方差矩陣C的特征向量特征根λ，選擇最大的幾個特征根所對應的特征向量作為投影矩陣P；通過下式便進行主成分的建模；

由上式可以得到主成分矩陣T，E是殘差矩陣；

2.4計算T²統計量和Q統計量的控制限D_C和Q_C，a；

l為保留的主成分個數，a為顯著性水平；在自由度為l，k-l條件下的F分布臨界值可由統計表中查到；

其中C_a是正態分布在顯著水平a下的臨界值；λ_j為協方差矩陣較小的幾個特征根；

步驟3：在線處理

3.1對1.2中收集的在線數據使用建模數據的均值和方差進行標準化，標準化后的數據記為

3.2進行如下計算；

y為投影后的向量；e為殘差向量；此過程建立了在線數據的模型,I為單位矩陣；

3.3計算T²統計量和Q統計量；

T²＝y^TS^-1y

Q＝e^Te

其中S^-1為確定主成分個數時所選擇的特征根的對角矩陣的逆矩陣；

3.4判斷故障

若：T²≥D_C或Q≥Q_C,a則產生故障；若為非故障數據，則加入訓練樣本之中；

3.5重復步驟1.2到3.5，不斷處理新的在線數據，直到沒有新的在線數據；

3.6全部過程的故障狀態的數量與總數據數量的比值即為性能績效指標，如果一個控制過程的性能績效指標值越大，那也就說明過程的控制效果越差。