[发明专利]一种基于工艺指标调节潜质的工况划分和识别方法

说明书

本发明提供一种基于工艺指标调节潜质的工况划分和识别方法，涉及工业过程控制方法领域。该一种基于工艺指标调节潜质的工况划分和识别方法，包括以下步骤：S1：变量预处理；S2：获取动态波动系数；S3：构建模糊评估模型；S4：获取评估值并划分类别；S5：控制框架设计。通过提出控制方法可以有效区别出不同控制效果的工况类别，从而从中提取出控制规则，对控制方案进行指导。相比于人工控制，其控制方式更加合理和智能，避免了被控变量的长时间波动。相比于PID控制来说，不用频繁调节PID参数，适用性大大增加同时控制效果与PID控制相当，同时实施例的实验结果表明所提出的控制方法效果优于PID控制和模糊控制。

技术领域

本发明涉及工业过程控制方法领域，具体为一种基于工艺指标调节潜质的工况划分和识别方法。

背景技术

工业过程数据正在成为过程操作和过程控制中越来越有价值的资产。由于过程变量之间高度相关，基于过程数据的运行模式分类可以有效指导被控变量的控制方案。由于工业过程内部反应机理复杂，在线检测反应过程中的关键参数难以测量，传统的通过机理模型对工业过程运行模式进行分类的方法往往不适用。随着计算机技术的发展，工况分类和识别技术得到了进一步发展。一般来说，可以分为基于数据的方法和基于知识的方法。基于数据的方法包括传统的聚类算法，如k-means聚类、DBSCAN聚类(基于密度的带噪声的应用空间聚类)、均值移位聚类等。

工业过程中常常存在大时滞和非线性的情况，这对工业过程中一些被控变量的控制起到了很大的干扰作用。在传统控制中，现场操作人员通过调节控制变量来使得被控变量维持在一个稳定的设定值附近，但是由于存在大时滞和非线性，现场操作人员存在控制不及时和控制调节量欠缺的问题，同时由于工业过程中工况变化较为频繁，现场控制又是基于人工经验，会存在控制效果不佳的问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于工艺指标调节潜质的工况划分和识别方法，针对工业过程存在的时滞和非线性问题，进而指导工业过程中的过程控制。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于工艺指标调节潜质的工况划分和识别方法，包括以下步骤：

S1：变量预处理

根据工业过程的反应过程，选取控制变量和被控变量，首先对被控变量和控制变量进行预处理，采用中值滤波滤去原数据中波动较大的点，采用3σ原则去除原数据中的离群点，最后将被控变量和控制变量进行数据标准化；

S2：获取动态波动系数

根据变量之间相关性大小原理，采用滑动窗口的方法，将控制变量和被控变量划分为一个个窗口大小。通过平移被控变量的窗口，计算出控制变量与被控变量窗口之间的最大相关度，此时所平移得到的步长就是所估计的动态时延。同时记录下被控变量与控制变量之间的最大动态相关度。然后平移控制变量的滑动窗口，计算下一个窗口的动态时延和最大动态相关度。根据之前计算的动态时延，可以确定每段窗口时延之后的被控变量窗口，然后通过一个线性模型来拟合这段被控变量，计算拟合模型和实际被控变量之间的误差。我们将此计算所得到的值定义为动态波动系数；

S3：构建模糊评估模型

选择Z型、钟型和S型作为模糊隶属度函数，然后根据计算出的动态时延、最大动态相关度以及动态波动系数的范围，分别定义出相对应的模糊域：低值域(L)、中值域(M)、高值域(H)。根据控制特征，低值域代表着控制效果在一个比较理想的范围，中值域代表控制效果是在可接受的范围，高值域代表控制效果处于一个较差的情况。由此可以构建出一套模糊规则，该模糊评估模型共有三个输入，分别为动态时延，动态最大相关度以及动态波动系数；

S4：获取评估值并划分类别