用于洗涤剂生产设备在线监测系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及用于洗涤剂生产设备在线监测系统，包括：采集历史压力数据中的数据点，根据数据点以及其相邻数据点的压力值差异和斜率差异得到数据点压力值的异常程度，获取异常程度最大的异常压力值，根据异常压力值及其数据区间中压力值的变化获得离散程度，根据离散程度获得目标数据区间，根据目标数据区间的离散程度和其中数据点与其他异常数据点的平均距离获得K值，根据K值对历史压力数据进行异常检测，得到异常点，根据异常点数量进行异常预警。本发明专利技术根据异常数据点周围数据的离散程度来确定K值，使得获得的K能够符合压力数据的变化特征，在对于变化不明显的压力数据进行异常数据检测时更加准确。确。确。

【技术实现步骤摘要】
用于洗涤剂生产设备在线监测系统


[0001]本专利技术涉及电子数字数据处理
，具体涉及用于洗涤剂生产设备在线监测系统。

技术介绍

[0002]对洗涤剂生产设备在线监测，可以提供设备运行情况的实时数据，使操作人员能够及时发现并解决潜在问题。这样可以实现即时的控制和调整，确保生产过程的稳定性、一致性和效率。洗涤剂生产设备中的反应釜是用于洗涤剂生产过程中进行混合和化学反应的主要设备，它在生产过程中扮演着关键的角色。反应釜用于将洗涤剂配方中的各种原料进行混合，这包括表面活性剂、助剂、溶剂、添加剂等，进行洗涤剂制造过程中的化学反应。这些反应可以是酸碱中和、酯化、酰胺化、聚合或其他类型的反应。反应过程中，原料之间发生化学变化，生成目标产品。而在发生反映的过程中，因为不同的压力会使酯化、聚合反应的程度不同，较大或较小的压力可能会破坏原本的链式反应，因此需要对反应釜内的压力进行监测，确保反应的质量、效率和安全性。
[0003]在现有技术中，对压力数据进行异常监测的方法主要是通过设置参考阈值来进行判断的，当压力数据超过或低于阈值时触发警报或报警。因为阈值的选择通常依赖于人工经验或主观判断，这可能导致不同人在相同数据集上选择不同的阈值，从而得到不一致的异常判断结果。因此本专利技术为了能够准确的反映压力数据可能存在的异常，本专利技术通过COF算法来对数据进行异常检测，判断压力数据是否存在异常。但在通过COF算法进行异常数据判断时，K值的确定关系到数据检测的准确性，因此本专利技术根据监测的压力数据的变化来确定合适的K值。/>
技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本专利技术提供用于洗涤剂生产设备在线监测系统，所述系统包括：压力数据采集模块，通过在洗涤剂生产设备反应釜设备中布设压力传感器采集历史压力数据，历史压力数据中包含若干数据点，每个数据点表示每个时刻采集到的压力值，获取历史压力数据中每个数据点的斜率；压力数据分析模块，根据历史压力数据中每个数据点的压力值、相邻数据点的压力值差异以及相邻数据点的斜率差异得到每个数据点对应压力值的异常程度，获取异常程度最大的若干个压力值，记为异常压力值，异常压力值对应的数据点记为异常数据点；获取异常压力值在历史压力数据中对应的时序索引，根据时序索引确定每个异常压力值的数据区间；根据历史压力数据中每个异常压力值、每个异常压力值的数据区间中压力值的变化获得每个异常压力值的数据区间的离散程度，根据离散程度获得目标数据区间；压力数据处理模块，根据目标数据区间中所有数据点与其他所有异常数据点的平
均距离的最小值、目标数据区间的离散程度获得K值；压力数据监测模块，根据K值对历史压力数据中所有数据点进行异常点检测，得到所有异常点，根据异常点数量对洗涤剂生产设备生产过程进行预警。
[0005]优选的，所述数据点的横坐标为数据点在历史压力数据中的时序索引，纵坐标为数据点在历史压力数据中的压力值。
[0006]优选的，所述获取历史压力数据中每个数据点的斜率，包括的具体步骤如下：获取历史压力数据中任意一个数据点记为当前数据点，获取与当前数据点时序索引相邻的两个数据点，根据当前数据点、与当前数据点时序索引相邻的两个数据点拟合为二次函数，将该二次函数在当前数据点处的斜率记为当前数据点的斜率。
[0007]优选的，所述获取异常程度最大的若干个压力值，包括的具体步骤如下：预设异常程度阈值，将全部压力值的异常程度与异常程度阈值进行比较，将异常程度大于异常程度阈值的压力值作为最大的若干个压力值。
[0008]优选的，所述根据历史压力数据中每个数据点的压力值、相邻数据点的压力值差异以及相邻数据点的斜率差异得到每个数据点对应压力值的异常程度，包括的具体步骤如下：，为第i个压力值的异常程度，其中，为历史压力数据中第个压力值，为历史压力数据中第个压力值，为历史压力数据中第i个压力值，Fmax为历史压力数据中的最大值，为历史压力数据所在平面直角坐标系中第个数据点处的斜率，为历史压力数据所在平面直角坐标系中第i个数据点处的斜率，为线性归一化函数。
[0009]优选的，所述根据时序索引确定每个异常压力值的数据区间，包括的具体步骤如下：根据异常压力索引序列，将异常压力索引序列中第j个异常压力索引值与第j＋1个异常压力索引值的平均值向上取整记为第j个异常压力值的右边界，将异常压力索引序列中第j个异常压力索引值与第j－1个异常压力索引值的平均值向上取整记为第j个异常压力值的左边界，则第j个异常压力值的左边界和右边界之间的历史压力数据记为第j个异常压力值的数据区间。
[0010]优选的，所述根据历史压力数据中每个异常压力值、每个异常压力值的数据区间中压力值的变化获得每个异常压力值的数据区间的离散程度，包括的具体步骤如下：，其中，为第j个异常压力值对应的数据区间的离散程度，为第j个异常压力值，为第j个异常压力值对应的数据区间中最大的压力值，为第j个异常压力值对应的数据区间中最小的压力值，为第j个异常压力值对应的数据区间中包含压力值的个数，k为第j个异常压力值对应的数据区间中压力值的索引，表示第j个异常压力值对应的数据区间内第k个数据点的压力值，为第j个异常数据点到第j个异常压力值对
应的数据区间内第k个数据点的欧氏距离，为第j个异常压力值对应的数据区间内所有压力值的平均值。
[0011]优选的，所述根据目标数据区间中所有数据点与其他所有异常数据点的平均距离的最小值、目标数据区间的离散程度获得COF算法中的K值，包括的具体步骤如下：，其中，为第m个异常压力值对应的数据区间的离散程度，表示在第m个异常压力值的数据区间中所有数据点与第m个异常压力值对应的数据点之间的平均距离，表示第m个异常压力值的数据区间中所有数据点与其他所有异常数据点的平均距离的最小值，表示第m个异常压力值的数据区间中所有数据点与其他所有异常数据点的平均距离，表示绝对值函数，表示向上取整函数，表示最大值函数。
[0012]优选的，所述根据K值对历史压力数据中所有数据点进行异常点检测，得到所有异常点，包括的具体步骤如下：将所获取K值作为COF算法参数对历史压力数据中的全部数据点进行异常点检测，得到所有异常点。
[0013]优选的，所述根据异常点数量对洗涤剂生产设备生产过程进行预警，包括的具体步骤如下：预设异常点百分比阈值，当异常点数量占历史数据中全部异常点数量的百分比超过百分比阈值时，进行预警，否则不进行操作。
[0014]本专利技术的技术方案的有益效果是：针对洗涤剂生产设备中反应釜设备内混合物发生剧烈反应时，压力数据的变化不够明显导致异常数据难以检测的问题，通过获取反应釜内压力数据的可能异常点，以减少计算量，再根据可能异常点获取其数据区间，根据数据区间内的压力值获取数据区间的离散程度根据数据区间的离散程度以及其中数据点的变化确定k值，是的根据该k值进行LOF异常数据检测时能够获取更加准确的异常点。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于洗涤剂生产设备在线监测系统，其特征在于，该系统包括以下模块：压力数据采集模块，通过在洗涤剂生产设备反应釜设备中布设压力传感器采集历史压力数据，历史压力数据中包含若干数据点，每个数据点表示每个时刻采集到的压力值，获取历史压力数据中每个数据点的斜率；压力数据分析模块，根据历史压力数据中每个数据点的压力值、相邻数据点的压力值差异以及相邻数据点的斜率差异得到每个数据点对应压力值的异常程度，获取异常程度最大的若干个压力值，记为异常压力值，异常压力值对应的数据点记为异常数据点；获取异常压力值在历史压力数据中对应的时序索引，根据时序索引确定每个异常压力值的数据区间；根据历史压力数据中每个异常压力值、每个异常压力值的数据区间中压力值的变化获得每个异常压力值的数据区间的离散程度，根据离散程度获得目标数据区间；压力数据处理模块，根据目标数据区间中所有数据点与其他所有异常数据点的平均距离的最小值、目标数据区间的离散程度获得K值；压力数据监测模块，根据K值对历史压力数据中所有数据点进行异常点检测，得到所有异常点，根据异常点数量对洗涤剂生产设备生产过程进行预警。2.根据权利要求1所述用于洗涤剂生产设备在线监测系统，其特征在于，所述数据点的横坐标为数据点在历史压力数据中的时序索引，纵坐标为数据点在历史压力数据中的压力值。3.根据权利要求1所述用于洗涤剂生产设备在线监测系统，其特征在于，所述获取历史压力数据中每个数据点的斜率，包括的具体步骤如下：获取历史压力数据中任意一个数据点记为当前数据点，获取与当前数据点时序索引相邻的两个数据点，根据当前数据点、与当前数据点时序索引相邻的两个数据点拟合为二次函数，当前数据点为二次函数上的一点，将该二次函数在当前数据点处的斜率记为当前数据点的斜率。4.根据权利要求1所述用于洗涤剂生产设备在线监测系统，其特征在于，所述获取异常程度最大的若干个压力值，包括的具体步骤如下：预设异常程度阈值，将全部压力值的异常程度与异常程度阈值进行比较，将异常程度大于异常程度阈值的压力值作为最大的若干个压力值。5.根据权利要求1所述用于洗涤剂生产设备在线监测系统，其特征在于，所述根据历史压力数据中每个数据点的压力值、相邻数据点的压力值差异以及相邻数据点的斜率差异得到每个数据点对应压力值的异常程度，包括的具体步骤如下：，为第i个压力值的异常程度，其中，为历史压力数据中第个压力值，为历史压力数据中第个压力值，为历史压力数据中第i个压力值，Fmax为历史压力数据中的最大值，为历史压力数据所在平面直角坐标系中第个数据点处的斜率，为历史压力数据所在平面直角坐标系中第i个数据点处的斜率，为线性...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭继东，闫昶，黎婉斌，
申请(专利权)人：北京日光旭升精细化工技术研究所，
类型：发明
国别省市：