【技术实现步骤摘要】
一种基于快速核独立成分分析的精馏塔故障检测方法
本专利技术涉及一种化工过程运行状态监测方法，特别涉及一种基于快速核独立成分分析的精馏塔故障检测方法。
技术介绍
由于计算机技术与先进测量仪表技术广泛应用于化工生产，化工生产过程中的温度，压力，流量等数据信息可以被实时测量并存储起来，这些海量样本数据为当前化工智能系统的设计提供了坚实的数据基础。近十几年来，利用采样数据来检测化工过程运行中出现的异常状态在安全化工生产领域受到了越来越多的重视。经过十几年的发展，化工过程异常状态监测已经建立起了一套以主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，缩写：PCA)与独立成分分析(IndependentComponentAnalysis，缩写：ICA)等多变量分析算法为基础的数据驱动故障检测方法。这些数据驱动的方法技术的核心本质在于对采样数据进行潜在特征的挖掘。换句话说，所建立的数据驱动模型都是旨在提取采样数据数据中潜藏的特征。精馏塔设备是石油化工生产中应用极为广泛的一种传质传热装置，其主要作用是实现对物质的分离...
【技术保护点】
1.一种基于快速核独立成分分析的精馏塔故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n首先，离线建模阶段包括如下所示步骤(1)至步骤(4)；/n步骤(1)：利用精馏塔设备所安装的测量仪表，在精馏塔正常运行状态时采集N个样本数据x
【技术特征摘要】
1.一种基于快速核独立成分分析的精馏塔故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
首先，离线建模阶段包括如下所示步骤(1)至步骤(4)；
步骤(1)：利用精馏塔设备所安装的测量仪表，在精馏塔正常运行状态时采集N个样本数据x1，x2，…，xN，其中第i个采样时刻的样本数据xi∈Rm×1由m个采样数据组成，具体包括：塔釜液位、塔釜压力，塔釜底部产品流量，进料流量，进料温度，顶部回流流量，冷凝器液位，和各层塔板的温度；其中i∈{1，2，…，N}；
步骤(2)：对N个样本数据x1，x2，…，xN实施标准化处理，得到N个m×1维的数据向量
步骤(3)：对N个数据向量进行筛选，得到n个聚类中心向量z1，z2，…，zn，其中n小于N，具体的实施过程如下所示；
步骤(3.1)：初始化k＝0，j＝0，和c＝m；
步骤(3.2)：根据c均值聚类算法对N个数据向量进行聚类，得到c个聚类中心向量，分别记作zk+1，zk+2，…，zk+c后，再设置k＝c与j＝j+1；
步骤(3.3)：判断是否满足条件j＜ε；若是，则设置c＝c+5后，返回步骤(3.2)；若否，则得到n个聚类中心向量z1，z2，…，zn；其中ε表示c均值聚类算法的执行次数；
步骤(4)：利用z1，z2，…，zn建立基于核独立成分分析的故障检测模型，保留核矩阵K，载荷矩阵A，矩阵φ，和控制上限Qlim；
其次，离线建模阶段完成后，即可按照如下所示步骤不间断的对精馏塔实施在线故障检测；
步骤(5)：在最新采样时刻t，利用精馏塔设备所安装的测量仪表测量得到由m个采样数据组成的数据向量xt∈Rm×1，并对其实施与步骤(2)中相同的标准化处理，得到新数据向量
步骤(6)：根据如下所示公式计算核向量kt∈R1×n中的第b个元素kt(b)：
其中，b∈{1，2，…，n}，R1×n表示1×n维的实数向量，δ为核参数，上标号T表示矩阵或向量的转置；
步骤(7)：根据如下所示公式对核向量kt实施中心化处理得到
上式中，向量IIt∈R1×n中所有元素都为1，矩阵IIn∈Rn×n中全部元素都是1；
步骤(8)：根据公式计算核独立成分向量st，再根据公式Dt＝stφstT计算故障检测指标Qt；
步骤(9)：判断是否满足条件：Qt≤Qlim；若是，则当前采样时刻精馏塔运行状态正常，返回步骤(5)继续实施对下一最新采样时刻的故障检测；若否，则执行步骤(10)从而决策精馏塔是否进入故障运行状态；
步骤(10)：返回步骤(5)继续实施对下一最新采样时刻样本数据的故障检测，若连续3个采样时刻的故障检测指标都不满足步骤(9)中的判断条件，则精馏塔进入故障工况；否则，返回步骤(5)继续实施对下一最新采样时刻的故障检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于快速核独立成分分析的精馏塔故障检测方法，其特征在于，所述步骤(4)的具体实施过程如下所示：
步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：蓝艇，其他发明人请求不公开姓名，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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