一种工业过程稳态检测方法、系统、介质、设备及终端技术方案

本发明专利技术属于工业稳态检测技术领域，公开了一种工业过程稳态检测方法、系统、介质、设备及终端，采用高斯滤波器对目标序列进行滤波处理；对滤波后的目标序列计算一阶差分，通过差分值反映数据变化的方向和程度；采用高斯混合模型对差分值序列进行建模，得到目标参数在稳态下的波动标准差的估计值；采用CUSUM控制图进行煤电机组工业过程时序数据的稳态判别检测。本发明专利技术基于大量历史过程数据，从全局角度估计出目标工况参数在稳态下的波动标准差，且历史数据量越大，该方法鲁棒性越强。对比结果显示，本发明专利技术的自适应CUSUM控制图工业过程稳态检测方法有更好的效果，能对持续时间段的稳态序列进行检测，更加适合运行工况频繁切换的场景。场景。场景。

【技术实现步骤摘要】
一种工业过程稳态检测方法、系统、介质、设备及终端


[0001]本专利技术属于工业稳态检测
，尤其涉及一种工业过程稳态检测方法、系统、介质、设备及终端。

技术介绍

[0002]目前，煤电机组承担了我国电力生产中主要的调峰任务，在机组运行过程中会出现频繁的工况切换，导致机组过程数据表现为“稳态
‑
非稳态
‑
稳态”模式；工况调节时，不同状态参数之间存在不同程度的时间延迟，导致稳态过程数据和非稳态过程数据中的信息表征存在差异，因此稳态判别对工况变化敏感的建模过程具有重要意义。
[0003]工业过程数据测量中广泛存在着测量噪声干扰和系统突发波动，这都导致工况参数即使是在指定工况水平下，仍然会出现一些超出波动允许水平的数据点，进而导致判别的稳态不断被这些噪声点破坏而影响完整性。
[0004]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有工业过程数据测量方法中存在的测量噪声干扰和系统突发波动导致工况参数即使在指定工况水平下，仍会出现超出波动允许水平的数据点，导致判别稳态被破坏而影响完整性。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业过程稳态检测方法，其特征在于，包括：采用高斯滤波器对煤电机组历史工作过程数据集进行高斯滤波处理，得到滤波后的煤电机组历史工作过程数据集；对滤波后的煤电机组历史工作过程数据集进行差分处理，得到一阶差分数据集；利用高斯混合模型对一阶差分数据集进行建模，得到稳态下序列波动标准差的估计值；利用自适应CUSUM控制图对待处理的煤电机组连续工作过程数据进行处理，得到稳态判别结果。2.如权利要求1所述工业过程稳态检测方法，其特征在于，工业过程稳态检测方法还包括：采用高斯滤波器对目标序列进行滤波处理；对滤波后的目标序列计算一阶差分，通过差分值反映数据变化的方向和程度；采用高斯混合模型对差分值序列进行建模，将均值近似等于0的分模型认为是稳态序列的波动分布，进而得到目标参数在稳态下的波动标准差的估计值；最后采用CUSUM控制图进行煤电机组工业过程时序数据的稳态判别检测，获得稳态判别结果。3.如权利要求1所述工业过程稳态检测方法，其特征在于，工业过程稳态检测方法包括以下步骤：步骤一，数据滤波：采用高斯滤波器对历史过程数据集进行高斯滤波；步骤二，获取目标数据中稳态序列的波动分布，基于序列差分值，优选混合高斯模型描述序列稳态下的波动分布；步骤三，基于检测子序列的均值和波动标准差，基于累积和控制图进行煤电机组工业过程时序数据的稳态判别。4.如权利要求3所述的工业过程稳态检测方法，其特征在于，步骤二中，采用高斯混合模型对目标序列稳态下的标准差进行估计；在煤电机组中，工况参数的变化趋势分为上升、稳态和下降三种，而变化趋势是序列的一阶差分的累积结果；采用高斯混合模式对目标序列一阶差分值的分布建模，将均值近似等于0的分模型认为是序列中稳态子序列的波动分布，进而得到工况参数在稳态下标准差的估计值。...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡迪，杨涛，方庆艳，张颖，张家盛，谭亲雄，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：