[发明专利]基于数据驱动的化工生产异常切片管理方法

权利要求书

1.一种基于数据驱动的化工生产异常切片管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1利用传感器实现对各个位号的采集，所述位号为传感器采集的参数；

步骤2对位号进行周期性关联性分析，得到不同时刻的关联矩阵；

在正常的生产过程中，周期性计算与目标位号发生强关联的位号并形成关联位号组，通过相关系数算法算出与目标位号变化相关性大的其他位号，将目标位号用x表示，y代指其他参与相关性计算的k个位号，首先计算x与y的相关系数x＝[x1,x2,x3,…xn],y_k＝[y_k1,y_k2,y_k3,…y_kn](k＝1,…h),将x,y_kn带公式1,计算两者的相关系数，

计算两者的相关系数，取相关系数r大于预设值的位号，与目标位号共同构成强关联矩阵；

步骤3某一时刻，目标位号发生报警，通过时间做差，找出与报警时刻最接近的关联矩阵；

步骤4计算关联矩阵与历史关联矩阵的相似度，得到相似度最高的一组历史关联矩阵；所述步骤4中某一时刻，目标位号发生报警时，计算出该时刻该位号的关联矩阵，然后与该位号的历史关联矩阵进行相似度计算，找出相似度最大的一组历史关联矩阵，此时的关联矩阵与历史关联矩阵相似性计算采用马氏距离算法：

这里用x代指目标位号，发生报警时的强关联矩阵为A＝[x,a₁,a₂…a_m]_T，某一个历史关联矩阵P＝[x,p₁,p₂…p_m],Ε是A、P矩阵的协方差矩阵，则A与P的距离为：

则D值小时对应的历史关联矩阵与关联矩阵A最相似；

步骤5调出最相似的历史关联矩阵对应的历史操作，发送给操作员；

步骤6此报警解决后，将关联矩阵与操作员的操作记录下来形成知识切片放到历史数据库中，作为未来参数报警的对照信息。

2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的化工生产异常切片管理方法，其特征在于，所述步骤2具体过程如下：采用相关性计算方法计算报警位号与哪几个位号具有关联性；具体的计算方法：在正常生产过程中，每12个小时计算一次与目标位号发生强关联的位号并形成关联矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的化工生产异常切片管理方法，其特征在于，所述步骤3具体如下，当目标位号发生报警,将报警信息发送给操作员，并从数据库中调出与报警时刻最接近的关联矩阵。

4.根据权利要求3所述的基于数据驱动的化工生产异常切片管理方法，其特征在于，所述步骤5，将此历史关联矩阵对应的事故描述和经验记录呈现给操作员，作为操作员的操作参照信息。

5.根据权利要求4所述的基于数据驱动的化工生产异常切片管理方法，其特征在于，所述步骤6：故障解除后，将报警参数关联矩阵与对应的事故描述和经验记录放进历史数据库中，作为下次目标位号发生报警时关联矩阵的比对信息及相应的操作指导。

6.根据权利要求5所述的基于数据驱动的化工生产异常切片管理方法，其特征在于，所述步骤3和步骤5的消息推送都是通过移动端显示给操作员，并且在移动端有个性化操作功能即：是否打开接收报警推送信息的开关。