一种基于海量数据的缓变参数状态检测方法技术

本发明专利技术公开了状态参数检测技术领域中的一种基于海量数据的缓变参数状态检测方法。包括：根据缓变参数对象的输出值建立全工况动态基准模型以及稳态工况基准模型；分别计算动态偏差和稳态偏差；将相邻的数个稳态偏差和对应时间的动态偏差组成一个信息粒并建立每个信息粒的差分方程；确定过程演化噪声和测量噪声；对所有信息粒的动态偏差进行卡尔曼滤波，得到融合偏差；对融合偏差进行小波变换得到每一尺度低频重构后的数据序列；计算每一尺度低频重构的香浓熵，从而确定最优分解尺度。本发明专利技术解决了现有的缓变参数状态检测方法存在的问题。

【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于状态参数检测
，尤其涉及一种基于海量数据的缓变参数状态检测方法。
技术介绍
状态检测是故障诊断、预知维修的前提。生产过程向自动化、规模化发展，对设备的安全性、可靠性要求亦随之提高。设备运行中不可避免的遭遇磨损、老化等问题，这种过程具有长期性、累积性、不可逆性以及缓变性的特点，其微弱变化难以察觉，而经过长期积累会最终造成系统可靠性下降以至于停机等一系列问题。对缓变参数的状态检测面临数据量巨大、干扰源众多、信噪比低、对象复杂度高等问题，以傅里叶变换为基础的频谱分析技术难以处理这种非平稳过程，时间序列分析技术·会给检测结果带来巨大的延迟与滞后，专家系统面对海量数据其规则的提取与创建极其困难且效率低下。创建一种简单高效的缓变参数状态检测的通用方法，已经成为提高生产过程安全性、可靠性的必然要求。在实际生产过程中，设备对象经过完全维修后的时间被定为状态检测的起始时间，定义设备非停机状态的运行时间为有效运行时间。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提出一种基于海量数据的缓变参数状态检测方法，用于解决现有的缓变参数状态检测方法存在的问题。为了实现上述目的，本专利技术提出的技术方案是，一种基于海量数据的缓变参数状态检测方法，其特征是所述方法包括步骤I :根据缓变参数对象的输出值建立全工况动态基准模型Y = gdyn(X)以及稳态工况基准模型Ystd = gstd (Xstd);其中，X为全工况动态输入，Xstd为稳态工况输入，Y为全工况动态基准模型输出、Ystd为稳态工况基准模型输出；步骤2 :分别计算动态偏差err和稳态偏差errstd ；其中，计算动态偏差err具体是，将实际运行数据代入全工况动态基准模型Y =gdyn(X)中，得到全工况动态基准模型输出，将全工况动态基准模型输出与实际运行数据相减，得到动态偏差err ；计算稳态偏差errstd具体是，对实际运行数据提取稳态工况，将提取稳态工况后的实际运行数据代入稳态工况基准模型Ystd = gstd (Xstd)中，得到稳态工况基准模型输出，将稳态工况基准模型输出与提取稳态工况后的实际运行数据相减，得到稳态偏差errstd ；步骤3 :将相邻的数个稳态偏差和对应时间的动态偏差组成一个信息粒并建立每个信息粒的差分方程为err(k) = f (err (k_l)),其中k为采样点；步骤4 :确定过程演化噪声Q和测量噪声R ；步骤5:利用公式本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于海量数据的缓变参数状态检测方法，其特征是所述方法包括：步骤1：根据缓变参数对象的输出值建立全工况动态基准模型Y＝gdyn(X)以及稳态工况基准模型Ystd＝gstd(Xstd)；其中，X为全工况动态输入，Xstd为稳态工况输入，Y为全工况动态基准模型输出、Ystd为稳态工况基准模型输出；步骤2：分别计算动态偏差err和稳态偏差errstd；其中，计算动态偏差err具体是，将实际运行数据代入全工况动态基准模型Y＝gdyn(X)中，得到全工况动态基准模型输出，将全工况动态基准模型输出与实际运行数据相减，得到动态偏差err；计算稳态偏差errstd具体是，对实际运行数据提取稳态工况，将提取稳态工况后的实际运行数据代入稳态工况基准模型Ystd＝gstd(Xstd)中，得到稳态工况基准模型输出，将稳态工况基准模型输出与提取稳态工况后的实际运行数据相减，得到稳态偏差errstd；步骤3：将相邻的数个稳态偏差和对应时间的动态偏差组成一个信息粒并建立每个信息粒的差分方程为err(k)＝f(err(k？1))，其中k为采样点；步骤4：确定过程演化噪声Q和测量噪声R；步骤5：利用公式errk=f(errk-1)+wk-1zk=errk+vk对所有信息粒的动态偏差进行卡尔曼滤波；其中，errk＝f(errk？1)+wk？1信息粒的差分方程，wk？1和vk分别为过程激励噪声和观测噪声，且wk？1满足p(w)？N(0,Q)，即wk？1服从过程演化噪声Q的正态分 布；vk满足p(v)？N(0,R)，即vk服从测量噪声R的正态分布，k为采样点；步骤6：将经过卡尔曼滤波的信息粒的动态偏差按顺序排序，得到融合偏差ferr；步骤7：对融合偏差ferr进行小波变换得到xi，其中xi为融合偏差ferr经过小波变换后第i个尺度低频重构后的数据序列；步骤8：按照公式H(xi)<ξHdH(xi)=H(xi-1)-H(xi)d2H(xi)=dH(xi-1)-dH(xi)<ξd2Hd=i-1计算每一尺度低频重构的香浓熵，从而确定最优分解尺度d；其中，H(xi)为第i个尺度低频重构后的数据序列的香浓熵，i为小波分解尺度，ξH和为设定阈值。FDA00002140405500022.jpg...

【技术特征摘要】
1.一种基于海量数据的缓变参数状态检测方法，其特征是所述方法包括 步骤I :根据缓变参数对象的输出值建立全工况动态基准模型Y = gdyn(x)以及稳态工况基准模型Ystd = gstd (Xstd);其中，X为全工况动态输入，Xstd为稳态工况输入，Y为全工况动态基准模型输出、Ystd为稳态工况基准模型输出； 步骤2 :分别计算动态偏差err和稳态偏差errstd ； 其中，计算动态偏差err具体是，将实际运行数据代入全工况动态基准模型Y = gdyn(X)中，得到全工况动态基准模型输出，将全工况动态基准模型输出与实际运行数据相减，得到动态偏差err ； 计算稳态偏差errstd具体...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾德良，刘继伟，刘吉臻，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：