[發明專利]一種基于記憶與遺忘策略的工業過程異常在線檢測方法

有效

• 申請號: 202110550133.6
• 申請日: 2021-05-20
• 公開（公告）號: CN113325811B
• 公開（公告）日: 2022-03-22
• 發明（設計）人: 翁旭;汪磊;徐曉濱;馬楓;孫杰;張雪林;侯平智
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學;南京智慧水運科技有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 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

1.一種基于記憶與遺忘策略的工業過程異常在線檢測方法，其特征在于該方法包括以下步驟：

(1)以高爐煉鐵中鐵水中的硅含量作為過程變量進行在線檢測，進而確定工業過程狀態是否異常，設定鐵水中的硅含量為x，范圍為0％～1.5％；

(2)設定傳感器在線采集的鐵水中的硅含量x的時間序列為x(t)，t＝1,2,…,T，隨著傳感器不斷的進行在線采集，得到的x(t)的序列長度T不斷增加，以采樣點x(1)作為x(t)的在線時間序列的起點，以采樣點x(T)作為x(t)的在線時間序列的終點，則隨著傳感器的每一次在線采集，都能得到x(t)的待檢測序列X＝[x(1),x(2),…,x(T)]；

(3)對于待檢測序列X上的采樣點x(i)，i∈[1,T]，有

其中

秩序列S_k是第i個時刻數值大于j時刻數值個數的累計數；

(4)設定時間序列x(t)獨立同分布，定義如下統計量序列為

均值和方差分別為

(5)將時間序列x(t)逆序排列，則得到逆時間序列以采樣點x(T)作為的在線時間序列的起點，以采樣點x(1)作為的在線時間序列的終點，重復步驟(2)，得到對應的待檢測序列

(6)對于步驟(5)中得到的待檢測序列重復步驟(3)和步驟(4)，則得到另一個統計量序列UB_k，UB_k滿足

UB_k＝-UF_k,k＝n,n-1,...,1 UB₁＝0 (5)

(7)給定±U_1-α/2為臨界值，臨界值±U_1-α/2為標準正態分布的(1-α/2)分位數，α是給定的顯著性水平，取α＝0.05，得到α/2＝0.025,1-α/2＝0.975，查找標準正態分布z值表上與0.975最接近的數值，然后找到標準正態分布表上此數值對應的橫縱坐標分別為1.9和0.06，相加可以得到臨界值|U_1-a/2|＝1.96；

(8)對統計量序列UF_k、UB_k曲線和臨界值±U_1-α/2之間的關系進行判定：

(8-1)統計量序列UB_k曲線第一次進入臨界值±U_1-α/2范圍內，且UF_k和UB_k兩條統計量序列曲線在臨界值±U_1-α/2之間立刻出現交點時，則該交點為時間序列x(t)上的狀態異常點；

(8-2)UF_k和UB_k兩條統計量序列曲線在臨界值±U_1-α/2之間沒有交點時，說明此待檢測序列X上沒有狀態異常點，則傳感器繼續不斷的進行在線采集，x(t)的待檢測序列X＝[x(1),x(2),…,x(T)]的長度T不斷增加，直到滿足步驟(8-1)中的要求時，待檢測序列X的長度停止增加，該交點即為時間序列x(t)上的狀態異常點；

(9)將步驟(8)中得到的交點記為時間序列x(t)上的第一次狀態異常點，基于記憶與遺忘策略，將該狀態異常點記為時間序列x(t)的新起點x(1)，同時遺忘該狀態異常點之前的采樣點，隨著T的不斷增加，重復步驟(2)～步驟(8)，若時間序列x(t)中存在多個狀態異常點，則能找到時間序列x(t)的下一次狀態異常點。