[发明专利]工业生产的预测模型的监测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种工业生产的预测模型的监测方法，其特征在于，所述方法包括：

获得工业生产中的生产数据，所述生产数据包括输入数据和输出数据，所述输入数据包括至少一个时刻下的至少一项输入参数，所述输出数据包括至少一个时刻下的输出数据；

将所述输入数据输入所述工业生产的预测模型，以得到所述预测模型的预测结果；

根据所述输出数据和所述预测结果，获得误差数据Ye＝Y-X*θ，Y为所述输出数据中的输出参数组成的矩阵，X为所述输入数据中的输入参数组成的矩阵且X为可逆矩阵，θ为所述预测模型中的模型参数组成的矩阵，X*θ为所述预测结果组成的矩阵，Ye为所述误差数据组成的矩阵；

对所述误差数据Ye＝Y-X*θ进行矩阵变换，得到所述模型参数的参数增量Δθ＝(X*X^T)^-1*X^T*Ye；

根据所述参数增量Δθ＝(X*X^T)^-1*X^T*Ye，生成所述预测模型的监测结果，所述监测结果表征所述预测模型是否匹配所述工业生产的工况状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述参数增量Δθ＝(X*X^T)^-1*X^T*Ye，生成所述预测模型的监测结果，包括：

判断所述参数增量Δθ＝(X*X^T)^-1*X^T*Ye是否大于或等于变化阈值；

其中，如果所述参数增量Δθ＝(X*X^T)^-1*X^T*Ye大于或等于所述变化阈值，生成所述预测模型失配工况状态的监测结果；

如果所述参数增量Δθ＝(X*X^T)^-1*X^T*Ye小于所述变化阈值，生成所述预测模型匹配工况状态的监测结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述误差数据Ye＝Y-X*θ进行矩阵变换，包括：

根据所述模型参数θ＝θ₀+Δθ，对所述误差数据Ye＝Y-X*θ进行等效转换，得到所述误差数据的另一矩阵表示：Ye＝X*Δθ，其中，θ₀为所述预测模型中的模型参数的初始值组成的矩阵；

对所述误差数据Ye＝X*Δθ进行矩阵变换，得到模型参数的参数增量Δθ＝(X*X^T)^-1*X^T*Ye。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述误差数据Ye＝Y-X*θ进行矩阵变换，包括：

利用最小二乘法，对所述误差数据Ye＝Y-X*θ进行矩阵变换，得到模型参数的参数增量Δθ＝(X*X^T)^-1*X^T*Ye。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述误差数据Ye＝Y-X*θ进行矩阵变换，得到所述模型参数的参数增量Δθ＝(X*X^T)^-1*X^T*Ye之前，所述方法还包括：

根据所述误差数据Ye＝Y-X*θ对应的输出数据，对所述误差数据Ye＝Y-X*θ进行归一化处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述参数增量Δθ＝(X*X^T)^-1*X^T*Ye，生成所述预测模型的监测结果之前，所述方法还包括：

对所述参数增量Δθ＝(X*X^T)^-1*X^T*Ye进行平滑处理。