基于多向正交局部保持投影的間歇過程在線故障檢測方法
【專利摘要】基于多向正交局部保持投影的間歇過程在線故障檢測方法，涉及一種間歇過程故障檢測方法，包括將正常狀態(tài)下的歷史數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集，利用多向正交局部保持投影和核密度估計(jì)的方法進(jìn)行建模和在線故障檢測。首先在訓(xùn)練樣本的一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，使得投影以后的兩個(gè)樣本之間的距離乘以相應(yīng)權(quán)重后的值最小，找到投影矩陣 A 。其次將預(yù)處理以后的原始數(shù)據(jù)乘以 A ，使其投影到低維空間，根據(jù)統(tǒng)計(jì)量是否超過建模的控制限來判斷該時(shí)刻的數(shù)據(jù)是否正常。如果統(tǒng)計(jì)量超過控制限，則該時(shí)刻的數(shù)據(jù)樣本是故障的；否則是正常的。如果測試表明系統(tǒng)出現(xiàn)故障，則需要工作人員及時(shí)查明情況，排除險(xiǎn)情。
【專利說明】基于多向正交局部保持投影的間歇過程在線故障檢測方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種間歇過程故障檢測方法，特別是涉及一種多向正交局部保持投影(multiway orthogonal locality preserving project1ns,MOLPP)用于間歇過程的在線故障檢測方法。

【背景技術(shù)】
[0002]間歇過程被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)高質(zhì)量、高附加值產(chǎn)品行業(yè)，如:發(fā)酵、制藥、食品、化學(xué)、半導(dǎo)體制造業(yè)等，是一種重要的工業(yè)生產(chǎn)過程。因此，間歇過程的檢測與故障診斷一直備受關(guān)注。然而在間歇過程采集到的信號往往具有非高斯、非線性、多模態(tài)的特性，這就對故障檢測的性能提出了很高的要求。
[0003]多元統(tǒng)計(jì)過程控制能夠有效地將檢測過程中的有效信息提供給運(yùn)營商，為過程故障提供早期預(yù)警，從而保證生產(chǎn)安全和產(chǎn)品高質(zhì)量。多向主元分析和多向偏最小二乘極其延伸算法已被廣泛研究和應(yīng)用于間歇過程中的故障檢測和故障診斷中。這些方法通過保留主成分使數(shù)據(jù)從高維空間降低到低維空間，改變了數(shù)據(jù)分布，但是初始特征空間中數(shù)據(jù)間的關(guān)系和相應(yīng)數(shù)據(jù)流形通過這種全局變換后不能得到保持，所以在新空間中肯定會丟失初始特征空間中數(shù)據(jù)的某些信息。如何能夠保證不丟失局部信息的問題，目前還沒有能夠較好地找到隱藏在高維觀測集中更多內(nèi)在有用信息的有效方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供一種多向正交局部保持投影用于間歇過程的在線故障檢測方法，該方法將滑動(dòng)窗口技術(shù)和正交局部保持投影(0LPP)相結(jié)合用于間歇過程在線檢測，并利用核密度估計(jì)確定控制限進(jìn)行過程檢測，提高故障檢測模型的精確度。
[0005]本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的:
基于多向正交局部保持投影的間歇過程在線故障檢測方法，所述方法包括以下過程:將在生產(chǎn)過程中正常情況下采集到的一定量的批次數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集，利用滑動(dòng)窗口技術(shù)，在每個(gè)窗口內(nèi)將三維數(shù)據(jù)展開成二維，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。然后在每個(gè)窗口內(nèi)建立正交局部保持投影模型，找到投影矩陣，利用核密度估計(jì)計(jì)算出平方預(yù)測誤差(SPE)的控制限；對于新來一個(gè)時(shí)刻^的批次樣本，將數(shù)據(jù)展開成一行，利用與新來樣本相對應(yīng)的建模數(shù)據(jù)時(shí)刻模型的均值和方差，標(biāo)準(zhǔn)化新來數(shù)據(jù)樣本。將新來時(shí)刻數(shù)據(jù)投影到正交局部保持投影的模型上，計(jì)算SPE統(tǒng)計(jì)量；根據(jù)統(tǒng)計(jì)量是否超過建模的控制限來判斷該時(shí)刻的數(shù)據(jù)是否正常。如果統(tǒng)計(jì)量超過控制限，則該時(shí)刻的數(shù)據(jù)樣本是故障的；否則是正常的。如果測試表明系統(tǒng)出現(xiàn)故障，則需要工作人員及時(shí)查明情況，排除險(xiǎn)情。
[0006]所述的基于多向正交局部保持投影的間歇過程在線故障檢測方法，所述建模過程包括正常狀態(tài)模型、在線檢測模型。對工業(yè)過程中的正常歷史數(shù)據(jù)，使用多向局部保持投影模型投影到一個(gè)低維空間。將新來時(shí)刻數(shù)據(jù)投影到M0LPP的模型上，通過核密度估計(jì)的方法進(jìn)行建模和在線故障檢測。
[0007]所述的基于多向正交局部保持投影的間歇過程在線故障檢測方法，所述滑動(dòng)窗口大小和步長的選取，遵循實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)確定。
[0008]本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)與效果是:
1.本發(fā)明保持了過程數(shù)據(jù)集的局部結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的故障檢測方法，如主元分析、核主元分析等只能保持?jǐn)?shù)據(jù)的全局結(jié)構(gòu)，不能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)和更多原始數(shù)據(jù)的隱含信息，造成有用信息的丟失；而本發(fā)明提出的方法可以有效提取數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)特征，保持了數(shù)據(jù)的原始結(jié)構(gòu)信息，使得投影前兩個(gè)近鄰的樣本在投影之后還是近鄰，在過程監(jiān)視中具有更好的檢測結(jié)果。
[0009]2.本發(fā)明能夠降低數(shù)據(jù)誤差重構(gòu)方面的難度。因?yàn)檫\(yùn)用多向局部保持投影算法得到的投影矩陣確保數(shù)據(jù)投影后的投影向量正交的，使得在計(jì)算投影之后的兩個(gè)樣本間的歐式距離時(shí)，相乘的兩個(gè)投影矩陣為單位矩陣。若投影矩陣為A則ΑΑτ=Ι，降低了計(jì)算的復(fù)雜度，極大的提高了計(jì)算速度。
[0010]3.本發(fā)明提高了模型精確度?；瑒?dòng)窗口的在線檢測算法不需要預(yù)先估計(jì)未來測量值，而且能有效地進(jìn)行過程監(jiān)視，提高模型精確度。
[0011]4.本發(fā)明改善了故障檢測效果。利用核密度估計(jì)確定控制限不需要數(shù)據(jù)的高斯分布假設(shè)，更具有普遍性意義。因此運(yùn)用核密度估計(jì)計(jì)算正常模型中SPE統(tǒng)計(jì)量的控制限，改善了故障檢測效果。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0012]圖1為本發(fā)明的核心算法流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0013]下面結(jié)合實(shí)例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0014]本發(fā)明是將大量的正常歷史數(shù)據(jù)預(yù)處理(展開成二維和標(biāo)準(zhǔn)化)以后，在窗口內(nèi)通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，使投影后的兩個(gè)樣本之間的距離乘以相應(yīng)權(quán)重后的值最小，找到投影矩陣Α通過核密度估計(jì)計(jì)算出此時(shí)刻的SPE統(tǒng)計(jì)量的控制限。新樣本投影到低維空間后，計(jì)算出SPE統(tǒng)計(jì)量用于進(jìn)行故障檢測。本技術(shù)解決了傳統(tǒng)算法用于間歇過程故障診斷時(shí)不能保持局部信息的問題，降低了數(shù)據(jù)誤差重構(gòu)方面的難度。為了更好的保持投影后數(shù)據(jù)的原始結(jié)構(gòu)，需要找到合適的投影矩陣。本發(fā)明通過在一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)對訓(xùn)練集運(yùn)用增加正交化約束條件的局部保持投影(LPP)算法，通過迭代計(jì)算找到相互正交的投影方向，最終得到一個(gè)正交的投影矩陣兒
[0015]基于M0LPP的故障檢測技術(shù):為了進(jìn)行過程故障檢測，需要利用已知的正常數(shù)據(jù)建模，然后對新來的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測。本發(fā)明將采集到的正常歷史數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集，利用M0LPP和核密度估計(jì)的方法進(jìn)行建模和在線故障檢測。將訓(xùn)練集在每個(gè)窗口內(nèi)預(yù)處理以后，建立正交局部保持投影模型，找到投影矩陣，利用核密度估計(jì)估計(jì)出平方預(yù)測誤差(SPE)的控制限；對于新來一個(gè)時(shí)刻左的批次樣本(經(jīng)過預(yù)處理)投影到M0LPP的模型上，計(jì)算SPE統(tǒng)計(jì)量；根據(jù)統(tǒng)計(jì)量是否超過建模的控制限來判斷該時(shí)刻的數(shù)據(jù)是否正常。
[0016]軟件系統(tǒng):為了能夠?qū)崿F(xiàn)故障檢測，本發(fā)明采用MathWorks公司的MALTAB軟件編程開發(fā)，對工業(yè)過程中采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測，當(dāng)檢測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量超過控制限，則該時(shí)刻的數(shù)據(jù)樣本是故障的，即系統(tǒng)出現(xiàn)故障，需要工作人員及時(shí)查明情況，排除險(xiǎn)情。
[0017]本發(fā)明由以下兩部分組成:正常狀態(tài)模型、在線檢測模型。對工業(yè)過程中的正常歷史數(shù)據(jù)，
在每個(gè)窗口內(nèi)預(yù)處理以后，建立正交局部保持投影模型，找到投影矩陣，利用核密度估計(jì)法計(jì)算出平方預(yù)測誤差的控制限；對于新來一個(gè)時(shí)刻左的批次樣本(經(jīng)過預(yù)處理)通過投影矩陣投影到低維空間，計(jì)算SPE統(tǒng)計(jì)量。根據(jù)統(tǒng)計(jì)量是否超過建模的控制限來判斷該時(shí)刻的數(shù)據(jù)是否正常。如果統(tǒng)計(jì)量超過控制限，則該時(shí)刻的數(shù)據(jù)樣本是故障的；否則是正常的。實(shí)現(xiàn)了基于多向正交局部保持投影的間歇過程在線故障檢測。
[0018]本發(fā)明通過對間歇過程中收集到的歷史離線數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，經(jīng)過在窗口內(nèi)建立0LPP模型，得到一個(gè)正交的投影矩陣，降低了故障檢測模型計(jì)算的復(fù)雜度，利用核密度估計(jì)得到了更好的檢測結(jié)果。
【權(quán)利要求】
1.基于多向正交局部保持投影的間歇過程在線故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下過程: 將在正常生產(chǎn)過程中采集到的批次數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集，利用滑動(dòng)窗口技術(shù)，在每個(gè)窗口內(nèi)將三維數(shù)據(jù)展開成二維，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；然后在每個(gè)窗口內(nèi)建立正交局部保持投影模型，找到投影矩陣，利用核密度估計(jì)估計(jì)出平方預(yù)測誤差(SPE)的控制限；對于新來一個(gè)時(shí)刻A的批次樣本，將數(shù)據(jù)展開成一行，利用與新來樣本相對應(yīng)的建模數(shù)據(jù)時(shí)刻模型的均值和方差，標(biāo)準(zhǔn)化新來數(shù)據(jù)樣本；將新來時(shí)刻數(shù)據(jù)投影到MOLPP的模型上，計(jì)算SPE統(tǒng)計(jì)量；根據(jù)統(tǒng)計(jì)量是否超過建模的控制限來判斷該時(shí)刻的數(shù)據(jù)是否正常；如果統(tǒng)計(jì)量超過控制限，則該時(shí)刻的數(shù)據(jù)樣本是故障的；否則是正常的；如果測試表明系統(tǒng)出現(xiàn)故障，則需要工作人員及時(shí)查明情況，排除險(xiǎn)情。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多向正交局部保持投影的間歇過程在線故障檢測方法，其特征在于，所述建模過程包括正常狀態(tài)模型、在線檢測模型； 對工業(yè)過程中的正常歷史數(shù)據(jù)，使用多向局部保持投影模型投影到一個(gè)低維空間；將新來時(shí)刻數(shù)據(jù)投影到MOLPP的模型上，通過核密度估計(jì)的方法進(jìn)行建模和在線故障檢測。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多向正交局部保持投影的間歇過程在線故障檢測方法，其特征在于，所述滑動(dòng)窗口大小和步長的選取，遵循實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)確定。
【文檔編號】G05B23/02GK104483962SQ201410666382
【公開日】2015年4月1日 申請日期:2014年11月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月20日
【發(fā)明者】郭金玉, 齊蕾蕾, 李元 申請人:沈陽化工大學(xué)