用于横向过程行为监视的利用支持向量机的模型工厂失配检测制造技术

一种方法包括获得（402）与通过至少一个基于模型的过程控制器（106、204）控制的横向工业过程的操作相关联的操作数据。该方法还包括在训练时段（502a、502b）期间，利用操作数据的第一部分来执行（406）闭环模型识别以识别第一空间和时间模型的多个集合。该方法进一步包括识别（408）与第一空间和时间模型的参数值相关联的群集（604）。该方法还包括在测试时段（504a、504b）期间，利用操作数据的第二部分来执行（410）闭环模型识别以识别第二空间和时间模型。该方法进一步包括确定（412）第二空间和时间模型中的至少一个的至少一个参数值是否落在各群集中的至少一个的外面。此外，该方法包括响应于此类确定（414），检测工业过程的实际行为和模型化行为之间存在失配。

Model factory mismatch detection using support vector machine for lateral process behavior monitoring

One method involves obtaining (402) operation data associated with operation of horizontal industrial processes controlled by at least one model-based process controller (106, 204). The method also includes executing the first part of operation data during the training period (502A, 502B). (406) closed loop model identification to identify multiple sets of the first space and time model. This method further includes a cluster (408) that is associated with the parameter values of the first space and the time model (604). The method also includes executing the second part of operation data during the test period (504a, 504b), and (410) closed-loop model recognition to identify the second space and time model. The method further includes determining (412) whether at least one parameter value of at least one of the second space and time models falls outside the at least one of the clusters. In addition, the method includes the response to such determination (414), and there is a mismatch between the actual behavior and the model behavior of the industrial process.

【技术实现步骤摘要】
用于横向过程行为监视的利用支持向量机的模型工厂失配检测相关申请的交叉引用以及优先权声明本申请根据35U.S.C.§119(e)要求于2016年9月16日提交的美国临时专利申请号62/395,950的优先权，藉此通过引用将其整体地并入。
本公开总体上涉及测量和控制系统。更具体地，本公开涉及用于横向过程行为监视的利用支持向量机的模型工厂失配检测。
技术介绍
工业过程控制和自动化系统通常用于自动操作大且复杂的工业过程。这些类型的控制和自动化系统例行包括过程控制器和比如传感器和致动器之类的现场设备。过程控制器中的某些通常从传感器接收测量结果并生成用于致动器的控制信号。基于模型的工业过程控制器是例行用于控制工业过程的操作的过程控制器中的一种类型。基于模型的过程控制器通常使用一个或多个模型来以数学方式表示工业过程内的一个或多个属性如何响应于对工业过程做出的改变。为了表现得好并且有效控制过程，基于模型的控制器通常依赖于具有该过程的行为的准确模型。随着过程中的状况改变，其模型通常需要被更新。然而，常常难以使用例行操作数据来确定模型是否准确地描述真实过程行为。此外，为了该目的执行某种实验来改进数据的质量一般是不可取的，因为这可能干扰由该过程产生的产品的质量。
技术实现思路
本公开提供用于横向过程行为监视的利用支持向量机的模型工厂失配检测。在第一实施例中，一种装置包括至少一个存储器，其被配置成存储与通过至少一个基于模型的过程控制器来控制的横向工业过程的操作相关联的操作数据。该装置还包括至少一个处理设备，其被配置成在训练时段期间利用操作数据的第一部分来执行闭环模型识别以识别第一空间和时间模型的多个集合。该至少一个处理设备还被配置成识别与第一空间和时间模型的参数值相关联的群集（cluster）。该至少一个处理设备被进一步配置成在测试时段期间利用操作数据的第二部分来执行闭环模型识别以识别第二空间和时间模型。该至少一个处理设备还被配置成确定第二空间和时间模型中的至少一个的至少一个参数值是否落在各群集中的至少一个的外面。此外，该至少一个处理设备被配置成响应于第二空间和时间模型中的至少一个的至少一个参数值落在各群集中的至少一个的外面的确定来检测工业过程的实际行为和模型化行为之间存在失配。在第二实施例中，一种方法包括获得与通过至少一个基于模型的过程控制器来控制的横向工业过程的操作相关联的操作数据。该方法还包括在训练时段期间利用操作数据的第一部分来执行闭环模型识别以识别第一空间和时间模型的多个集合。该方法进一步包括识别与第一空间和时间模型的参数值相关联的群集。该方法还包括在测试时段期间利用操作数据的第二部分来执行闭环模型识别以识别第二空间和时间模型。该方法进一步包括确定第二空间和时间模型中的至少一个的至少一个参数值是否落在各群集中的至少一个的外面。此外，该方法包括响应于第二空间和时间模型中的至少一个的至少一个参数值落在各群集中的至少一个的外面的确定来检测工业过程的实际行为和模型化行为之间存在失配。在第三实施例中，一种非瞬时计算机可读介质，其包含当被至少一个处理设备执行时促使该至少一个处理设备获得与通过至少一个基于模型的过程控制器来控制的横向工业过程的操作相关联的操作数据的指令。该介质还包含当被至少一个处理设备执行时促使该至少一个处理设备在训练时段期间利用操作数据的第一部分来执行闭环模型识别以识别第一空间和时间模型的多个集合的指令。该介质进一步包含当被至少一个处理设备执行时促使该至少一个处理设备识别与第一空间和时间模型的参数值相关联的群集的指令。该介质还包含当被至少一个处理设备执行时促使该至少一个处理设备在测试时段期间利用操作数据的第二部分来执行闭环模型识别以识别第二空间和时间模型的指令。该介质进一步包含当被至少一个处理设备执行时促使该至少一个处理设备确定第二空间和时间模型中的至少一个的至少一个参数值是否落在各群集中的至少一个的外面的指令。此外，该介质包含当被至少一个处理设备执行时促使该至少一个处理设备响应于第二空间和时间模型中的至少一个的至少一个参数值落在各群集中的至少一个的外面的确定来检测工业过程的实际行为和模型化行为之间存在失配的指令。根据下面的图、描述和权利要求，对本领域技术人员来说其他技术特征可能是显而易见的。附图说明为了更完整地理解本公开，现在结合附图对下面的描述进行参考，在附图中：图1图示根据本公开的第一示例工业过程控制和自动化系统；图2图示根据本公开的第二示例工业过程控制和自动化系统；图3图示根据本公开的支持用于横向过程行为监视的模型工厂失配检测的示例设备；图4图示根据本公开的用于针对横向过程行为监视的模型工厂失配检测的示例方法；以及图5至图7图示根据本公开的用于横向过程行为监视的模型工厂失配检测的示例使用。具体实施方式在本专利文献中，下文讨论的图1到图7以及用来描述本专利技术的原理的各种实施例是仅通过例证的方式，而不应以限制本专利技术的范围的任何方式来解释。本领域技术人员将理解的是，本专利技术的原理可以实现在任何类型的适当布置的设备或系统中。如上指出的，基于模型的工业过程控制器是例行用于控制工业过程的操作的过程控制器中的一种类型。基于模型的过程控制器通常使用一个或多个模型来以数学方式表示工业过程内的一个或多个属性如何响应于对工业过程做出的改变。基于模型的控制器通常要求过程行为的精确模型以便良好地执行。随着与工业过程有关的条件改变，针对该过程的模型通常需要被更新。然而，常常难以从例行操作数据来确定模型是否准确地描述工业过程的真实过程行为。此外，为了该目的执行实验来改进数据的质量常常是不可取的，因为该实验可能影响在工业过程中被制造或处理的一个或多个产品的质量。对于诸如造纸过程的横向过程，可能尤其如此，在此情况下问题的复杂性以及问题大小可能提高对自动确定状况何时改变的需要并且可能不再能够适当地执行控制。如下面更详细描述的，本公开提供用于使用例行操作数据来为横向过程检测显著模型工厂失配的技术。当检测到失配时，现有的模型可以被更新或新的模型可以被创建并用来控制工业过程，从而帮助保持在工业过程中被制造或处理的产品的质量。该技术涉及基于例行操作数据定期识别用于不同模型的模型参数，并且使用支持向量机来分析模型参数以确定是否已从表示预期过程行为的所建立的群集导出模型。为了在横向控制中（诸如在造纸机中）支持该方法，描述了用于横向过程的闭环识别方法。在该文档中，短语“横向过程”一般指的是在其中致动器跨过被制造或处理的产品来操作的工业过程。除了别的之外，这些技术在除了例行发生的那些之外不需要向过程添加任何扰动的情况下允许监视横向过程。而且，不需要用于控制横向过程的实际控制策略的知识。通过监视过程行为中的改变，控制器已对其正确作出响应的过程干扰不会被识别为要被解决的控制问题。因此，高级控制可以自动检测过程行为中的改变并且可以发起设计实验来重新识别准确过程模型以保持控制器最佳执行。图1图示出根据本公开的示例工业过程控制和自动化系统100。如图1中所示，系统100包括促进至少一种产品或其他材料的生产或处理的各种组件。例如，系统100在此处用于促进对在一个或多个工厂101a-101n中的组件的控制。每个工厂101a-101n表示一个或多个处理设施（或其一本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种装置，包括：至少一个存储器（304、310、312），其被配置成存储与通过至少一个基于模型的过程控制器（106、204）控制的横向工业过程的操作相关联的操作数据；以及至少一个处理设备（302），其被配置成：在训练时段（502a、502b）期间，利用操作数据的第一部分来执行闭环模型识别以识别第一空间和时间模型的多个集合；识别与第一空间和时间模型的参数值相关联的群集（604）；在测试时段（504a、504b）期间，利用操作数据的第二部分来执行闭环模型识别以识别第二空间和时间模型；确定第二空间和时间模型中的至少一个的至少一个参数值是否落在各群集中的至少一个的外面；以及响应于第二空间和时间模型中的至少一个的至少一个参数值落在各群集中的至少一个的外面的确定，检测工业过程的实际行为和模型化行为之间存在失配。

【技术特征摘要】
2016.09.16 US 62/395950;2017.06.01 US 15/6110821.一种装置，包括：至少一个存储器（304、310、312），其被配置成存储与通过至少一个基于模型的过程控制器（106、204）控制的横向工业过程的操作相关联的操作数据；以及至少一个处理设备（302），其被配置成：在训练时段（502a、502b）期间，利用操作数据的第一部分来执行闭环模型识别以识别第一空间和时间模型的多个集合；识别与第一空间和时间模型的参数值相关联的群集（604）；在测试时段（504a、504b）期间，利用操作数据的第二部分来执行闭环模型识别以识别第二空间和时间模型；确定第二空间和时间模型中的至少一个的至少一个参数值是否落在各群集中的至少一个的外面；以及响应于第二空间和时间模型中的至少一个的至少一个参数值落在各群集中的至少一个的外面的确定，检测工业过程的实际行为和模型化行为之间存在失配。2.根据权利要求1所述的装置，其中为了利用操作数据的第一或第二部分来执行闭环模型识别，该至少一个处理设备被配置成：迭代地：在一个或多个空间参数被固定的同时估计一个或多个时间参数；使一个或多个时间参数中的至少一个标准化；以及在一个或多个时间参数被固定的同时估计一个或多个空间参数。3.根据权利要求2所述的装置，其中为了利用操作数据的第一或第二部分来执行闭环模型识别，该至少一个处理设备被进一步配置成：使用时间和空间参数来对操作数据的第一或第二部分滤波；使用操作数据的经过滤波的第一或第二部分来估计时间模型；以及基于所估计的时间模型来对一个或多个空间参数重新缩放。4.根据权利要求1所述的装置，其中为了识别群集，该至少一个处理设备被配置成使用支持向量机来将第一空间和时间模型的参数值映射到在其中识别到群集的边界的更高维度的特征空间中。5.根据权利要求4所述的装置，其中为了确定第二空间和时间模型中的至少一个的至少一个参数值是否落在各群集中的至少一个的外面，该至少一个处理设备被配置成：使用支持向量机将第二空间和时间模型的参数值映射到特征空间中；以及通过计算表示第二空间和时间模型的每个参数值的点与各群集中的一个的边界之间的距离来确定该参数值是否落在该群集的外面。6.根据权利要求1所述的装置，其中：该至少一个处理设备被配置成使用操作数据的第一部分内的滑动窗口多次利用操作数据的第一部分来执行闭环模型识别；以及该至少一个处理设备被配置成使用操作数据的第二部分内的滑动窗口多次利用操作数据的第二部分来执行闭环模型识别。7.根据权利要求1所述的装置，其中：该至少一个处理设备被配置成利用操作数据的第一部分来执行闭环模型识别以识别多个第一噪声模型；该至少一个处理设备被配置成利用操作数据的第二部分来执行闭环模型识别以识别多个第二噪声模型；以及该至少一个处理设备被进一步配置成响应于第二噪声模型的至少一个参数值落在与第一噪声模型的参数值相关联的群集的外面的确定来确定在工业过程的实际行为和模型化行为之间不存在失配。8.一种方法，包括：获得（402）与通过至少一个基于模型的过程控制器（106、204）控制的横向工业过程的操作相关联的操作数据；...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢秋岗，RB戈帕卢尼，MG福布斯，PD勒文，JU贝克斯特伦，GA迪蒙，
申请(专利权)人：霍尼韦尔有限公司，
类型：发明
国别省市：加拿大,CA