一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关监测方法技术

本发明专利技术涉及一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关软测量方法，并用于工业过程监测。该方法包含数据预处理，模型隐变量以及模型参数初始化，计算未标记过程数据样本的权重、隐变量的协方差矩阵、故障监测统计量的控制限、质量数据的监测统计量、过程数据的监测统计量以及根据上述计算结果比较监测统计量与控制限进行判断是否发生故障等步骤。本发明专利技术为解决变速率数据建模问题提供了一个可行的途径，易于推广到即时学习以及连续流程和间歇过程的故障监测中，较好提高软测量模型精度以及故障监测性能。及故障监测性能。及故障监测性能。

【技术实现步骤摘要】
一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关监测方法


[0001]本专利技术属于工业过程监测
，具体涉及一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关监测方法。

技术介绍

[0002]面向流程工业过程的数据驱动建模方法必须要考虑数据的高维特性、信息的隐藏特性以及噪声复杂等特性。而在过去的20多年里，数据驱动建模方法已经在理论研究和实际应用方面取得很大进展。多变量统计过程监控(multivariate statistical process control, MPSC)方法被广泛应用于流程工业过程的监测与故障诊断,如主元分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)、慢特征分析(SFA)、线性鉴别分析(LDA)以及独立成分分析(ICA)方法等。MSPC方法通过降维投影方法提取过程数据的信息，构建有效的故障监测统计量。近年来，过程关键质量指标的数据驱动的回归建模方法已经成功用于过程产品质量关键性能估计以及故障监测，不仅节省大量人力物力，提高质量敏感故障的监测。而且，典型的回归建模方法主要有PLS、人工神经网络以及支持向量回归方法等。偏最小二乘(Partial本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据预处理—从工业过程平稳工况采集数据集和质量指标数据集然后对质量数据和输入数据进行规格化预处理；S2、模型隐变量以及模型参数初始化—采用规格化输入数据和输出数据建立概率偏最小二乘PPLS模型并确定模型共有隐变量t
c
维度q
c
以及相应的稀疏矩阵作为矩阵P和C初始值；然后由PPLS模型对输入数据和数据进行重构，计算输出和输入数据重构误差对ex
n'
、ey
n'
，分别对数据集使用PCA计算方差贡献率的85％确定输入空间私有隐变量t
x
维度q
x
、输出空间私有隐变量t
y
维度q
y
，其相应的负荷矩阵分别作为矩阵Q和D的初始值，其重构误差协方差矩阵作为Σ
x
和Σ
y
的初始值；S3、设置迭代步数为t，期望最大化EM算法停止阈值ε＝10
‑5，设定算法运行的最大迭代次数Maxiter，设置控制限的置信度c，算法迭代步数初始值为0，即t＝0；S4、计算未标记过程数据样本的权重；S5、将迭代步数加1，并采用EM算法的E
‑
步计算隐变量的期望，M
‑
步更新模型参数，直至算法达到算法停止阈值或迭代次数达到最大迭代次数；S6、计算隐变量的协方差矩阵；S7、计算测统计量的控制限；S8、计算质量数据的监测统计量；S9、计算过程数据的监测统计量；S10、判断步骤S8和S9所计算的各个监测统计量是否满足和SPE≤SPE
lim
，如果没有满足则判断过程发生异常，进而获得异常变量所在的空间。2.根据权利要求1所述一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关监测方法，其特征在于，所述步骤S1中，采用式(39)和(40)对质量数据和输入数据进行规格化预处理，采用式(39)和(40)对质量数据和输入数据进行规格化预处理，式中，x
n'
为x
n
规格化处理后的数据，mean(X)为输入空间的所有训练数据的平均值，std(X)为输入空间的所有训练数据的标准差，y
m'
为y
m
规格化处理后的数据，mean(Y')为输出空间的所有训练数据的平均值，std(Y')为输出空间的所有训练数据的标准差。3.根据权利要求2所述一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关监测方法，其特征在于，所述步骤S2中，模型中过程输入数据和质量输出数据的均值μ
x
和μ
y
的初始值均为0。4.根据权利要求3所述一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关监测方法，其特征在于，所述步骤S4中，假设标记样本采样周期采集周期为N'T
s
，未标记数据采样周期为T
s
，设有N'
‑
1个未标记样本x
n(N'
‑
1)
,x
n(N'
‑
2)
,
…
,x
N'(n
‑
1)+1
，并将质量样本记为(x
nN'
,y
nN'
)，根据式(5)和(6)计算未标记数据样本的空间权重和时间权重，
式中，为未标记数据样本的空间权重，上标T为向量或矩阵的转置，σ
s
为可调参数，用于控制空间权重随着欧式距离变化速率，为未标记数据样本的时间权重，σ
t
为可调参数，用于控制时间权重随着未标记样本时间与距离质量样本时间变化衰减速率，i＝1,2,
…
,N'
‑
1,n＝1,2,
…
,N
L
；然后，根据质量数据样本由式(7)计算未标记数据样本的最终权重式中，w
nN'
‑
i
为未标记数据样本的最终权重，λ
nN'
为加权系数且||y
nN'
‑
y
(n
‑
1)N'
||表示y
nN'
与y
(n
‑
1)N'
之间的欧氏距离，且y
(n
‑
1)N'
为第n
‑
1个样本输出，其采样点位置为(n
‑
1)N'，y
nN'
表示第n个样本输出，σ
w
为可调参数，用于控制加权系数随着相邻质量数据变化的速率。5.根据权利要求4所述一种自适应加权半监督概率CPLS的质量相关监测方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：任世锦，陈琳，任珈仪，林睦良，魏明生，
申请(专利权)人：江苏师范大学，
类型：发明
国别省市：