[发明专利]基于监控指标切换的多工况过程监控方法和系统

权利要求书

1.一种基于监控指标切换的多工况过程监控方法，包括：

采集步骤，采集不同工况下的正常数据作为训练样本集；

第一获取步骤，基于所述训练样本集得到隐马尔科夫模型，并获取所述隐马尔科夫模型的监控指标所对应的控制限；

第二获取步骤，基于各个工况的训练样本分别建立对应工况的统计模式分析模型，并获取各个统计模式分析模型的监控指标所对应的控制限；

计算步骤，基于实时获取的过程数据计算工况向量，并基于所述工况向量计算差分工况向量；

监控步骤，根据所述差分工况向量的范数，选取所述隐马尔科夫模型或各个工况对应的统计模式分析模型相应的监控指标，并对所选取的监控指标进行实时计算，将计算得到的实时监控指标与该模型的监控指标所对应的控制限比对，来监控该工况的运行状况。

2.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于，

所述统计模式分析模型的监控指标进一步包括第一监控指标和第二监控指标，所述第一监控指标对应的控制限为第一控制限，所述第二监控指标对应的控制限为第二控制限；

所述监控步骤进一步通过以下步骤判断工况过程是否正常：

若所述差分工况向量的范数为零，则计算该差分工况向量对应的工况向量的统计模式分析模型的实时第一监控指标和实时第二监控指标，在所述实时第一监控指标大于第一控制限或所述实时第二监控指标大于第二控制限时，则判断出工况过程发生异常；

若所述差分工况向量的范数不为零，则计算所述隐马尔科夫模型的实时NLLP监控指标，在该NLLP监控指标大于所述隐马尔科夫模型的监控指标的控制限时，则判断出工况过程发生异常，其中,NLLP表示所述隐马尔科夫模型的负对数似然概率。

3.根据权利要求2所述的监控方法，其特征在于，

在所述监控步骤中，若差分工况向量的范数||▽I||＝0，则根据如下表达式计算工况q所对应的统计模式分析模型的实时第一监控指标D_r(s)和实时第二监控指标D_p(s)：

Dr(s)=||C~(q)s||2=sTC~(q)s]]>

D_p(s)＝s^TP^(q)[Λ^(q)]^-1P^(q)Ts，

其中，r为残差子空间，p为主元子空间，s为实时获取的过程数据的统计模式向量，为工况q下建立的统计模式分析模型中残差空间的投影矩阵，P^(q)为工况q下建立的统计模式分析模型中的负载矩阵，Λ^(q)为工况q下建立的统计模式分析模型中主元所对应的协方差矩阵特征值拼成的对角矩阵。

4.根据权利要求3所述的监控方法，其特征在于，通过以下表达式计算过程数据的统计模式向量s：

s＝col[μ,Σ,Ξ]，

其中，μ表示实时获取的w时长内的均值向量，Σ表示二阶矩，Ξ表示高阶矩，col[·]表示将矩阵排列成列向量的形式，所述二阶矩包括方差、协方差以及自相关系数。