[发明专利]一种针对化工过程动态非线性特征的过程监控方法

权利要求书

1.一种针对化工过程动态非线性特征的过程监控方法，其特征在于包括离线故障检测阶段计算、在线故障检测阶段计算两个步骤；所述离线故障检测阶段计算包括如下分步骤，步骤A：选取化工生产过程的正常数据构建训练矩阵；步骤B：计算训练矩阵平均值及标准差、对训练矩阵标准化处理，最终得到标准化处理后的训练矩阵；步骤C：将步骤B标准化处理后训练矩阵的时滞长度的观测数据转换为增广矩阵，并利用高斯核函数的非线性映射，将增广矩阵转换成高斯核函数；步骤D：对得到增广矩阵进行聚类；步骤E：计算邻域矩阵、聚类成几个邻近的组，构建局部优化目标函数并求解，构建全局优化目标，计算局部和全局特征，为下一步骤确定主元个数提供数据支持；步骤F：利用累计贡献率法确定主元个数；所述在线故障检测阶段计算包括如下分步骤，步骤a:给定在线测试样本，并将其组建成数据矩阵：步骤b:计算在线测试数据矩阵平均值和标准差、对在线测试数据矩阵标准化处理，最终得到标准化处理后的在线测试数据矩阵；步骤c:获取在线测试数据矩阵得的增广矩阵；步骤d:将标准化的增广矩阵数据集映射到特征空间、对映射后标准化的增广矩阵数据集进行零均值处理；步骤e：计算测试数据的SPE统计量和T²统计量。

2.根据权利要求1所述的一种针对化工过程动态非线性特征的过程监控方法，其特征在于，步骤A中，构建的训练矩阵是组建成的n×m维的数据矩阵，其中，m表示观测变量，n表示观测值。

3.根据权利要求1所述的一种针对化工过程动态非线性特征的过程监控方法，其特征在于，步骤D中，对得到增广矩阵进行聚类，是将增广矩阵聚类成几个邻近的组，剔除离群的数据，能使增广矩阵模型不偏离。

4.根据权利要求1所述的一种针对化工过程动态非线性特征的过程监控方法，其特征在于，步骤E中，计算局部和全局特征的基础数据来源于构建局部优化目标函数并求解、构建全局优化目标所得的数据，计算出的局部和全局特征数据通过奇异值分解后为步骤F利用累计贡献率法确定主元个数提供数据支持。

5.根据权利要求1所述的一种针对化工过程动态非线性特征的过程监控方法，其特征在于，步骤F中，是为在线故障检测阶段判断在线测试数据的统计量是否超过这个控制限提供参考值。

6.根据权利要求1所述的一种针对化工过程动态非线性特征的过程监控方法，其特征在于，步骤a中，数据矩阵是组建成的N×m维的数据矩阵，其中N表示观测值，m表示观测变量。

7.根据权利要求1所述的一种针对化工过程动态非线性特征的过程监控方法，其特征在于，步骤e中，当T²统计量和SPE统计量均低于其控制限的时候，判定化工生产过程处于正常状态；反之，当两个统计量中至少有一个超出对应的控制限的时候，判定化工生产过程处于异常状态。