【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法。
技术介绍
1、烧结烟气的循环过程是一种工业过程，通过对铁矿烧结过程中产生的烟气进行再利用，以达到节能减排的目的；而为了持续保持节能减排的效果，需要对烧结烟气在循环过程内的监控数据进行监测。
2、传统方法通常利用lof(local outlier factor)局部离群因子算法对循环过程内的监控数据进行监测；但烧结机对不同种类的矿石、燃料以及辅助材料进行烧结的过程中，会产生不同的气体和化学物质，导致不同维度下的监控数据相较于对应维度下的正常数据的分布密度不同，而传统的lof局部离群因子算法通常人为统一预设参数k的数值，来分析每个监控数据计算局部离群因子时所考虑的邻居数量，增大了监测结果存在的误差，降低了异常监测的效率，降低了节能效率。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，以解决现有的问题：烧结机对不同种类的矿石、燃料以及辅助材料进行烧结的过程中会产生不同的气体和化学物质，导致不同维度下的监控数据相较于对应维度下的正常数据的分布密度不同，传统的lof局部离群因子的参数k无法根据不同维度下监控数据的分布密度，自适应调整参数k。
2、本专利技术的一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法采用如下技术方案：
3、包括以下步骤：
4、采集若干维度种类的烧结烟气监控数据序列，所述烧结烟气监控数据序列包含多个烧结烟气监控数据，每个烧结烟气监
5、根据同一记录时间在主要受环境影响的烧结烟气监控数据序列之间互相影响的情况，得到每个记录时间的综合分量参考程度；
6、根据不同记录时间之间烧结烟气监控数据的差异情况，每个记录时间在所有烧结烟气监控数据序列中的数据聚集情况，以及每个记录时间的综合分量参考程度，得到每个记录时间的修正参数；
7、根据每个记录时间的修正参数对烧结烟气监控数据进行异常监测。
8、优选的，所述根据同一记录时间在主要受环境影响的烧结烟气监控数据序列之间互相影响的情况，得到每个记录时间的综合分量参考程度，包括的具体方法为：
9、根据所有维度种类的烧结烟气监控数据序列，得到若干核心主成分分量；
10、获取每个烧结烟气监控数据的前置数据变化趋势因子以及后置数据变化趋势因子；
11、对于任意一个记录时间在任意一个核心主成分分量中的烧结烟气监控数据，根据烧结烟气监控数据的前置数据变化趋势因子与后置数据变化趋势因子之间的差异，得到记录时间在核心主成分分量中烧结烟气监控数据的初始参考程度；
12、获取记录时间在每个核心主成分分量中的关联修正程度；
13、对于第个核心主成分分量，将记录时间在第个核心主成分分量中烧结烟气监控数据的初始参考程度、记录时间在第个核心主成分分量中的关联修正程度以及第个核心主成分分量的方差贡献率这三者的乘积，记为记录时间在第个核心主成分分量的第一乘积；将记录时间在所有核心主成分分量的第一乘积的均值记为记录时间的综合分量参考因子；将所有的综合分量参考因子进行线性归一化，将归一化后的综合分量参考因子记为综合分量参考程度。
14、优选的，所述根据所有维度种类的烧结烟气监控数据序列，得到若干核心主成分分量，包括的具体方法为：
15、将所有维度种类的烧结烟气监控数据序列输入pca主成分分析法，得到若干主成分分量，将每个主成分分量按照方差贡献率从小到大的顺序进行排序，将排序后的序列记为主成分分量序列；预设一个主成分分量比例系数，将主成分分量序列中所有主成分分量的数量记为第一数量，将第一数量与的乘积记为第二乘积，将第二乘积的向上取整结果记为主成分分析数量；将主成分分量序列中前个主成分分量构成的序列记为核心主成分分量序列，将核心成分分量序列中的每个主成分分量记为核心主成分分量。
16、优选的，所述获取每个烧结烟气监控数据的前置数据变化趋势因子以及后置数据变化趋势因子，包括的具体方法为：
17、获取所有核心主成分分量的一阶差分值；将任意一个核心主成分分量内任意一个记录时间的烧结烟气监控数据记为目标烧结烟气监控数据，预设一个烧结烟气监控数据的参考数量，将目标烧结烟气监控数据前个烧结烟气监控数据构成的序列记为前置烧结烟气监控数据序列；利用最小二乘法获取前置烧结烟气监控数据序列的拟合直线，获取拟合直线的斜率，将拟合直线的斜率记为目标烧结烟气监控数据的前置数据变化趋势因子；
18、将目标烧结烟气监控数据后个烧结烟气监控数据构成的序列记为后置烧结烟气监控数据序列，参考目标烧结烟气监控数据的前置数据变化趋势因子的获取方法，将原本的前置烧结烟气监控数据序列替换为后置烧结烟气监控数据序列，获取对应的前置数据变化趋势因子，并将该前置数据变化趋势因子记为目标烧结烟气监控数据的后置数据变化趋势因子。
19、优选的，所述根据烧结烟气监控数据的前置数据变化趋势因子与后置数据变化趋势因子之间的差异，得到记录时间在核心主成分分量中烧结烟气监控数据的初始参考程度，包括的具体方法为：
20、将烧结烟气监控数据的前置烧结烟气监控数据序列中所有烧结烟气监控数据的一阶差分值的标准差，记为第一标准差；将烧结烟气监控数据的前置数据变化趋势因子与第一标准差的乘积记为第三乘积；将烧结烟气监控数据的后置烧结烟气监控数据序列中所有烧结烟气监控数据的一阶差分值的标准差，记为第二标准差；将烧结烟气监控数据的后置数据变化趋势因子与第二标准差的乘积记为第四乘积；将第三乘积与第四乘积的差值的绝对值的反比例归一化值记为记录时间在核心主成分分量中烧结烟气监控数据的初始参考程度。
21、优选的，所述获取记录时间在每个核心主成分分量中的关联修正程度，包括的具体方法为：
22、对于记录时间在任意一个核心主成分分量中的烧结烟气监控数据，将烧结烟气监控数据的前置烧结烟气监控数据序列与后置烧结烟气监控数据序列共同构成的序列，记为记录时间在核心主成分分量中烧结烟气监控数据的邻域参考数据序列；获取记录时间在所有核心主成分分量中烧结烟气监控数据的邻域参考数据序列；
23、将除第个核心主成分分量以外第个核心主成分分量与第个核心主成分分量的皮尔逊相关系数，记为第个核心主成分分量的第一相关系数；将记录时间在第个核心主成分分量中烧结烟气监控数据的邻域参考数据序列，与记录时间在第个核心主成分分量中烧结烟气监控数据的邻域参考数据序列的皮尔逊相关系数，记为第个核心主成分分量的第二相关系数；将第个核心主成分分量的第一相关系数与第二相关系数的差值的绝对值，记为第个核心主成分分量的第一绝对值；将除第个核心主成分分量以外所有核心主成分分量的第一绝对值的累加和记为记录时间在第个核心主成分分量中的关联修正因子；将记录时间在所有核心主成分分量中的关联修正因子进行线性归一化，将归一化后的关联修正因子记为关联修正程度。
24、优选的，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，所述根据同一记录时间在主要受环境影响的烧结烟气监控数据序列之间互相影响的情况，得到每个记录时间的综合分量参考程度，包括的具体方法为：
3.根据权利要求2所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，所述根据所有维度种类的烧结烟气监控数据序列，得到若干核心主成分分量，包括的具体方法为：
4.根据权利要求2所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，所述获取每个烧结烟气监控数据的前置数据变化趋势因子以及后置数据变化趋势因子，包括的具体方法为：
5.根据权利要求2或4所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，所述根据烧结烟气监控数据的前置数据变化趋势因子与后置数据变化趋势因子之间的差异，得到记录时间在核心主成分分量中烧结烟气监控数据的初始参考程度，包括的具体方法为：
6.根据权利要求2或4所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法
7.根据权利要求1所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，所述根据不同记录时间之间烧结烟气监控数据的差异情况，每个记录时间在所有烧结烟气监控数据序列中的数据聚集情况，以及每个记录时间的综合分量参考程度，得到每个记录时间的修正参数，包括的具体方法为：
8.根据权利要求7所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，所述获取第个记录时间与第个记录时间的时间参考距离，包括的具体方法为：
9.根据权利要求7所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，所述根据第个记录时间的每个对照记录时间与第个记录时间的时间参考距离，以及每个记录时间的综合分量参考程度，得到第个记录时间的聚集程度，包括的具体方法为：
10.根据权利要求1所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，所述根据每个记录时间的修正参数对烧结烟气监控数据进行异常监测，包括的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，所述根据同一记录时间在主要受环境影响的烧结烟气监控数据序列之间互相影响的情况，得到每个记录时间的综合分量参考程度，包括的具体方法为：
3.根据权利要求2所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，所述根据所有维度种类的烧结烟气监控数据序列，得到若干核心主成分分量，包括的具体方法为：
4.根据权利要求2所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，所述获取每个烧结烟气监控数据的前置数据变化趋势因子以及后置数据变化趋势因子，包括的具体方法为：
5.根据权利要求2或4所述一种烧结烟气内循环过程中异常数据监测方法，其特征在于，所述根据烧结烟气监控数据的前置数据变化趋势因子与后置数据变化趋势因子之间的差异，得到记录时间在核心主成分分量中烧结烟气监控数据的初始参考程度，包括的具体方法为：
6.根据权利要求2或4所述一种烧结烟气...
【专利技术属性】
技术研发人员：许伯文，王倩，刘纪营，
申请(专利权)人：山东鲁新国合节能环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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