一种基于核相似度支持向量数据描述的间歇过程故障检测方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种基于核相似度支持向量数据描述的间歇过程故障检测方法
本专利技术涉及一种间歇过程故障检测的方法，属于间歇过程监测
，尤其涉及一种基于核相似度支持向量数据描述的间歇过程故障检测方法。
技术介绍
间歇过程是重要的工业生产方式，具有生产灵活、产品附加值高等特点，广泛应用于食品、精细化工、医药等领域。过程故障检测方法及技术对确保间歇过程安全生产、可靠运行，以及提高产品质量具有重要作用。控制图方法能监测工业生产过程运行参数和质量指标的变化，检测生产过程故障。在工业生产过程故障检测中控制图方法均假设过程数据服从正态分布，然而间歇过程数据通常具有时变、高维和非正态分布等特征，并不满足这一假设，因此制约了其在复杂的间歇过程故障检测中的实际应用和推广。基于核距离控制图支持向量数据描述的过程故障检测方法能够用于高维间歇过程数据处理和间歇过程故障检测，该方法虽然不要求过程数据服从正态分布，但是对于不同支持向量计算所得的不同球心距，选择了历史过程数据中最大的核距离作为其故障判定阀值，没有考虑高维空间中超球体的不规则性，以及过程数据在高维空间分布的局部特性和待检测过程数据样本的时变...
【技术保护点】
一种基于核相似度支持向量数据描述的间歇过程故障检测方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：步骤一：采集正常工况的间歇过程数据，作为支持向量数据描述所使用的训练样本，构造包含训练样本的最小超球体，得到训练样本的支持向量集合及其对应的拉格朗日乘子，并计算每个支持向量所对应的超球球心距；步骤二：采集待检测间歇过程数据样本，在步骤一的基础之上，利用待检测样本、支持向量、拉格朗日乘子计算待检测样本的超球球心距；步骤三：计算待检测样本与各支持向量之间的核函数值，将获得的核函数值作为相似度权重，对权重进行标准化处理，得到核相似度权值，并将得到的核相似度权值与步骤一所得的支持向量球心距加...
【技术特征摘要】
1.一种基于核相似度支持向量数据描述的间歇过程故障检测方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：步骤一：采集正常工况的间歇过程数据，作为支持向量数据描述所使用的训练样本，构造包含训练样本的最小超球体，得到训练样本的支持向量集合及其对应的拉格朗日乘子，并计算每个支持向量所对应的超球球心距；步骤二：采集待检测间歇过程数据样本，在步骤一的基础之上，利用待检测样本、支持向量、拉格朗日乘子计算待检测样本的超球球心距；步骤三：计算待检测样本与各支持向量之间的核函数值，将获得的核函数值作为相似度权重，对权重进行标准化处理，得到核相似度权值，并将得到的核相似度权值与步骤一所得的支持向量球心距加权求和，获得待检测样本所对应的间歇过程故障检测动态边界阀值；步骤四：比较步骤二得到的待检测样本球心距与步骤三得到的动态边界阀值，若待检测样本球心距超过动态边界阀值，即判定该过程点存在故障，实现间歇过程故障检测。2.根据权利要求1所述的一种基于核相似度支持向量数据描述的间歇过程故障检测方法，其特征在于：所述步骤一，具体包括：在正常工况的间歇过程中，采集多批次过程数据I为批次数，K为每批次采样长度，J为监测变量个数；将多个批次的过程数据沿变量方向展开，得到新的序列X(IK×J)＝{xi∈RJ,i＝1,2,…,IK}，R为实数，并将xi作为训练样本；利用支持向量数据描述方法构造包含训练样本xi的最小超球体，如式(1)所示；式(2)为式(1)的对偶形式，引入式(3)所示的高斯核函数能够简化内积运算，完成特征空间映射，通过系数C调整规划所得的球体体积与训练样本误分率，系数C的设定值由式(4)计算得到；K(xi·xj)＝exp(-(xi-xj)2/2δ2)(3)式(2)-式(4)中，αi为拉格朗日乘数，C为权衡系数，K为核函数，δ为核函数宽度参数，f为训练样本处于超球体外部的百分比，n为训练样本总数且n＝IK；计算得到训练样本xi对应的拉格朗日乘子αi，拉格朗日乘子满足0＜αi...
【专利技术属性】
技术研发人员：王建林，马琳钰，于涛，邱科鹏，
申请(专利权)人：北京化工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。