[發明專利]一種基于互信息矩陣投影的多變量過程監控方法

有效

• 申請號: 202110297592.8
• 申請日: 2021-03-19
• 公開（公告）號: CN112947649B
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 呂菲亞;余書劍;張秉格
• 申請（專利權）人: 安陽師范學院
• 主分類號: G05D27/02
• 分類號: G05D27/02
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 鄭海峰

1.一種基于互信息矩陣投影的多變量過程監控方法，包括離線建模環節和在線監控環節，其特征在于，

所述的離線建模環節包括：

1.1)數據預處理：對于在工業過程中已經采集到的原始流程數據構建訓練集進行標準化預處理得到基于構建監測時刻i的時間拓撲矩陣

1.2)構建工業監測時刻i的變量互信息矩陣并對進行特征譜分解得到特征向量矩陣和特征值對角矩陣

1.3)對時間拓撲矩陣在互信息矩陣的特征空間進行投影以提取轉換元矩陣并計算其各階統計量μ_i、ν_i、ζ_i和γ_i，構建檢測指標

1.4)根據檢測指標的均值Θ_μ和標準差Θ_σ計算樣本的相似性指標Dⁱ；

1.5)基于工業過程中的置信度η對相似性指標Dⁱ進行統計，計算監控閾值D_cl；

所述在線監控環節包括：

2.1)數據預處理：對于工業運行過程中的在線監測樣本的原始數據構建測試集利用訓練集的均值和方差對測試集進行數據預處理得到構建監測時刻i的時間拓撲矩陣

2.2)構建監測時刻i的變量互信息矩陣并對進行特征譜分解得到特征向量矩陣和特征值對角矩陣

2.3)對時間拓撲矩陣在互信息矩陣的特征空間投影以提取轉換元矩陣并構建檢測指標

2.4)對測試集的檢測指標以訓練集檢測指標的均值Θ_μ及標準差Θ_σ作為對比，計算在線監測樣本的相似性指標

2.5)根據監控閾值進行故障辨識，如果則進行故障報警。

2.如權利要求1所述的基于互信息矩陣投影的多變量過程監控方法，其特征在于所述的步驟1.1)中：

對于給定的訓練集進行標準化預處理得到

其中，為訓練集的均值，為訓練集的標準偏差；

監測時刻i的時間拓撲矩陣

3.如權利要求2所述的基于互信息矩陣投影的多變量過程監控方法，其特征在于所述的步驟1.2)具體為：

1.2.1)定義核函數κ：計算任意兩個傳感器變量x_i和x_j的Gram矩陣K＝κ(x_i,x_j)，歸一化為計算基于矩陣Rényi的α-熵：

其中，表示矩陣A和B之間的Hadamard乘積；

1.2.2)基于矩陣Rényi的α-熵函數構建時刻i的互信息矩陣

其中，I(x_i；x_j)為變量x_i和x_j之間的互信息，H(x_i)為變量x_i的熵，且I(x_i；x_j)＝H(x_i)+H(x_j)-H(x_i；x_j)，而H(x_i；x_j)為變量x_i和x_j之間的聯合熵；

1.2.3)對互信息矩陣進行特征譜分解其中是為特征向量矩陣，對角矩陣是特征值矩陣。