[发明专利]PTA工艺流程中氧化工段生产运行状态空间监测方法

权利要求书

1.PTA工艺流程中氧化工段生产运行状态空间监测方法，其特征在于，以工艺流程中的全局变量作为输入变量，建立工作状态监测模型，以识别当前时刻工业过程的工作状态；

所述全局变量是对生产过程中的副产物4-CBA含量的状态空间检测以反映当前工艺流程的工作状态；

所述建立工作状态监测模型是构建深度神经网络状态监测模型以提取数据中的高阶抽象特征信息；

利用深度自编码器SAE以提取数据中的高阶数值特征信息和变量间的高阶相互关系特征，利用深度置信网络DBN以提取数据中的高阶分布特征信息；

将多个尺度的特征进行融合以丰富对数据多些方面表达。将数据的各方面特征进行整合，利用Softmax分类器进行状态监测与识别。

2.根据权利要求1所述的PTA工艺流程中氧化工段生产运行状态空间监测方法，其特征在于，所述建立工作状态监测模型包括如下步骤：

建模样本的预处理

1.1异常值检测

在收集到的PTA工艺流程历史数据中，由于记录和保存数据的过程中存在误差，所以在所应用的历史训练数据中会存在一些“坏”样本和“坏”变量；为了提高建模所应用数据的准确性，首先我们对数据进行异常值检测以排除数据中的不完整样本和不准确变量：(1)若一个样本中存在变量没有被记录，那么该样本被删除不被用做训练数据；(2)若变量在所有的记录样本中全部为0，那么该样本对于挖掘数据信息，分析样本模态没有实质性的作用，那么该变量被删除不被用为训练样本中的变量；

1.2标准化处理

为了消除变量之间各自量纲对识别结果的影响，对训练样本进行标准化预处理：使得处理后的各维数据具有均值为0，方差为1的特性；对于一个经过异常值处理后的数据X∈R^n×m，其中n为样本数量，m为一个样本中的变量数量，那么预处理可以表示为：

其中，x_i∈R^n×1是训练样本X的第i个采样变量，是其均值，是其方差，是标准化后的样本的第i个变量。

3.根据权利要求1所述的PTA工艺流程中氧化工段生产运行状态空间监测方法，其特征在于，所述建立工作状态监测模型包括如下步骤：

模态划分

基于4-CBA含量对PTA工艺流程氧化工段生产状态进行模态划分：在反应过程中，当4-CBA含量过大，那么意味着工艺流程处于欠氧化状态；当4-CBA含量过小，意味着工艺流程处于过氧化状态。基于此，PTA工艺流程氧化工段运行状态被分为三个状态，如：

其中4-CBA含量单位是PPM，2903PPM、3001PPM是可以调整的控制限值。