基于复杂机电系统耦合关系模型评估数据准确性的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于复杂机电系统耦合关系模型评估数据准确性的方法及装置，包括对复杂机电系统实时监测数据预处理；基于多变量Granger因果分析，确定各监测变量的原因变量集；以监测变量及其原因变量集为基础，利用神经网络进行非线性关系模拟，确定监测变量及其原因变量集之间的非线性映射关系；得到各监测变量之间耦合关系模型，并利用所述模型实现监测数据准确性评估；该方法是在考虑变量之间因果影响机制的基础上，结合因果分析和机器学习的优势，对复杂机电系统耦合因果关系进行非线性模拟，从而实现监测数据的有效性评估，解决了传统基于模型进行数据准确性评估中建模困难/模型复杂/导致的监测数据评估耗时长、评估准确性低等问题。

【技术实现步骤摘要】
基于复杂机电系统耦合关系模型评估数据准确性的方法及装置
本专利技术属于复杂机电系统数据监测分析领域，涉及一种基于复杂机电系统耦合关系模型评估数据准确性的方法及装置。
技术介绍
以化工生产、核能发电为代表的复杂机电系统，各监测变量之间具有高度耦合、高度关联的特征，同时随着生产环境变化、工艺调整等，变量之间呈现一种动态的耦合关系。因此，探究系统中各变量之间的耦合约束关系和耦合特征，分析耦合特征演化规律，构建系统中各监测变量间的耦合关系模型，是系统监测数据异常检测和准确性评估的基础。而以流程工业为代表的复杂机电系统，其本质上是一种非线性连续动力系统，从特质上不满足线性系统的叠加原理，其非线性函数表现形式也是多种多样，造成系统拥有无穷多的性质和形态，系统的非线性特点造成了系统的无限多样性、差异性及非平稳性等，同时也是造成系统中监测数据混沌的核心因素，因此，在考虑系统多态、非线性、非平稳性的基础上，如何正确、高效的构建复杂系统的耦合关系模型，成为复杂机电系统监测数据准确性评估的重点和难点问题。目前，关于复杂机电系统的模型主要分为两本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于复杂机电系统耦合关系模型评估数据准确性的方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，数据预处理/n获取DCS系统在复杂机电系统生产过程中采集的监测数据，并对监测数据进行非线性/非平稳性检验和降噪处理；/nS2，多变量因果分析及各变量真实原因变量集确定/n首先，利用基于径向基函数的双变量非线性Granger因果对S1处理之后的监测数据中双变量之间的因果关系进行检验，得到双变量因果分析结果；/n其次，利用条件Granger因果对双变量因果分析结果进行筛选，剔除由于同源和传递关系导致的虚假因果，确定各变量的真实原因变量集；/nS3，基于机器学习方法的非线性关系模拟/n以复杂机电系统中任意变量为...

【技术特征摘要】
1.基于复杂机电系统耦合关系模型评估数据准确性的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，数据预处理
获取DCS系统在复杂机电系统生产过程中采集的监测数据，并对监测数据进行非线性/非平稳性检验和降噪处理；
S2，多变量因果分析及各变量真实原因变量集确定
首先，利用基于径向基函数的双变量非线性Granger因果对S1处理之后的监测数据中双变量之间的因果关系进行检验，得到双变量因果分析结果；
其次，利用条件Granger因果对双变量因果分析结果进行筛选，剔除由于同源和传递关系导致的虚假因果，确定各变量的真实原因变量集；
S3，基于机器学习方法的非线性关系模拟
以复杂机电系统中任意变量为输出，以变量自身及S2所得原因变量集为输入，构建基于径向基的神经网络模型，通过对神经网络模型参数优化，确定模型输入与输出之间的非线性映射关系，获得复杂机电系统中各变量之间耦合关系模型；
S4，评估数据准确性
基于S3所得复杂机电系统中各变量之间耦合关系模型对复杂机电系统中实时的监测数据进行准确性评估。


2.根据权利要求1所述的基于复杂机电系统耦合关系模型评估数据准确性的方法，其特征在于，S2中利用基于径向基函数的双变量非线性Granger因果对S1处理之后的监测数据中双变量之间的因果关系进行检验，获取双变量因果分析结果如下：
S21，根据S1中对监测数据的处理结果，构建双变量非线性Granger因果模型如下所示：






其中，αj，βj和γj表示各滞后系数，ηy(t)和ηy|x(t)表示模型的误差项，m和n表示变量y和x的滞后阶数，φx(·)和φy(·)表示径向基核函数，它的函数形式为：
S22，计算S21中变量x对y的Granger因果值，其计算公式为：
S23，计算因果检验的临界值GC，对S21中的因果模型的变量x进行随机重排后获得新序列，标记为应用所述新序列拟合S21中的第二个方程，并按照S22中的公式计算因果值，重复S21-S22500次，根据置信度为0.05的显著水平，取因果检验的临界值GC；
S24，对比S22所得因果值GCX→Y和S23所得因果检验的临界值GC，如果GCX→Y≥GC，则认为，X是Y的原因变量，否则X不是Y的原因变量。


3.根据权利要求1所述的基于复杂机电系统耦合关系模型评估数据准确性的方法，其特征在于，利用条件Granger因果对双变量因果分析结果进行筛选，剔除由于同源和传递关系导致的虚假因果，确定各变量的真实原因变量集，具体如下：
S25，根据双变量因果分析结果，遍历所有监测变量到Y变量的因果值，确定Y变量的初始原因变量集；
S26，根据S25中的因果检验结果，遍历各变量原因变量集中的三元组结构，三元组结构为原因变量集中的任意三个变量组成，并对各个三元组结构中的变量构建基于径向基函数的多变量因果分析模型，如下所示：






其中公式(1)表示在Z变量存在条件下，X变量过去值对自身的影响程度，ui表示误差项，wij表示拟合系数，Φj表示X和Z的核函数，和表示X和Z的均值，和表示X和Z的方差，则预测误差的协方差矩阵可以表示为：



则有在Z存在条件下，X变量过去值对自身影响程度为
...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁艳杰，高智勇，高建民，王荣喜，徐光南，程亚辉，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61