工业过程故障检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种工业过程故障检测方法、装置、电子设备及存储介质，应用于数据分析技术领域，以解决现有基于凸包PCA的故障检测只提供定性分析，过程监控不便的问题。其中方法包括：对训练数据集进行凸包PCA计算，得到第一参数组，获取第二参数组；根据主元向量、凸包超平面法向量矩阵、偏移向量、松弛因子确定最终参考向量；根据监控量上限、最终参考向量的元素最大值确定k时刻监控量；根据滤波系数对k时刻监控量进行滤波处理；若k时刻滤波值大于监控阈值，则确定k时刻存在生产故障。这样，基于凸包PCA计算得到监控量，并对监控量进行滤波处理，得到滤波值，基于滤波值判断生产过程是否出现故障，为监控与操作带来便利。为监控与操作带来便利。为监控与操作带来便利。

【技术实现步骤摘要】
工业过程故障检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据分析
，尤其涉及一种工业过程故障检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]流程工业的生产过程一般都具有高温高压、易燃易爆等危险特点，如果生产过程中没有及时发现故障，会引起严重后果。基于凸包PCA的过程故障检测方法适用于非正态特性数据的故障检测，对数据适应性好，在工业界应用广泛。现有基于凸包PCA的故障检测只能提供定性分析，而无法对正常、异常程度与趋势进行定量评估，不利于操作员的监控与操作。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种工业过程故障检测方法、装置、电子设备及存储介质。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种工业过程故障检测方法，所述方法包括：对预先获取的训练数据集进行凸包PCA计算，得到第一参数组，所述第一参数组至少包括负荷矩阵、凸包超平面法向量矩阵和偏移向量；获取第二参数组，所述第二参数组至少包括松弛因子、监控量上限和滤波系数；根据所述负荷矩阵和预先获取的k时刻的待分析样本向量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业过程故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：对预先获取的训练数据集进行凸包PCA计算，得到第一参数组，所述第一参数组至少包括负荷矩阵、凸包超平面法向量矩阵和偏移向量；获取第二参数组，所述第二参数组至少包括松弛因子、监控量上限和滤波系数；根据所述负荷矩阵和预先获取的k时刻的待分析样本向量计算主元向量；根据所述主元向量、所述凸包超平面法向量矩阵、所述偏移向量、所述松弛因子确定最终参考向量；获取所述最终参考向量的元素最大值，根据所述元素最大值和所述监控量上限确定k时刻监控量；根据所述滤波系数对所述k时刻监控量进行滤波处理，得到k时刻滤波值；判断所述k时刻滤波值是否大于预先获取的监控阈值，所述监控阈值根据所述监控量上限确定；若所述k时刻滤波值大于所述监控阈值，则确定k时刻存在生产故障。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述元素最大值和所述监控量上限确定k时刻监控量，包括：根据以下公式计算所述k时刻监控量；；其中，T(k)表示所述k时刻监控量，A表示所述监控量上限，d(k)表示所述参考向量的元素最大值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述滤波系数对所述k时刻监控量进行滤波处理，得到k时刻滤波值，包括：根据以下公式计算所述k时刻滤波值；；其中，表示所述k时刻滤波值，表示k
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1时刻滤波值， 表示所述k时刻监控量，α表示所述滤波系数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述主元向量、所述凸包超平面法向量矩阵、所述偏移向量、所述松弛因子确定最终参考向量，包括：根据以下公式确定所述最终参考向量；；其中，W(k)表示所述最终参考向量，t(k)表示所述主元向量，V表示所述凸包超平面法向量矩阵，b表示所述偏移向量，ε表示所述松弛因子，ε>0，I表示元素均为1的向量，εI表示松弛向量，其中，所述松弛向量和所述偏移向量的元素数量相同。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述负荷矩阵和预先获取的k时刻的待分析样本向量计算主元向量，...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭振宇，王庆凯，安鹏翔，王海志，耿帅，周冶，刘猛，刘洋，
申请(专利权)人：矿冶科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：