專利名稱：化工生產混合故障信息提取與匹配的技術方法
技術領域：
本發明涉及化工生產技術過程的監視與故障診斷，特別是涉及一種基 于過程的控制系統的現場采樣數據進行過程的控制、監視以及故障診斷的 技術方法。
背景技術：
化工生產過程的過程控制、監視以及故障診斷是化工生產過程平穩、 安全、可靠運行的重要保證。傳統的過程控制是首先根據過程反應機理建 立過程的數學模型，應用控制算法進行過程的控制，由于化工過程的復雜 性、多變性以及模型的不確定性，使得控制的準確性難以保障。隨著計算 機技術、網絡技術和通訊技術的發展，基于統計過程分析的方法進行過程 控制、監視以及故障診斷得到應用。在過程大量變量的樣本空間中進行數 據特征的提取，這樣只對測量變量進行信息處理，大量的控制變量、操作 變量信息未被采用，使得信息大量丟失，影響了數據處理的準確性與可靠 性，同時影響了過程控制以及故障診斷的性能。將語言識別技術應用到故 障信息匹配中，使故障的識別更加合理和可靠。
發明內容
本發明的目的在于提供一種化工生產混合故障信息提取與匹配的技術 方法，是一種新的故障分離方法，用統計相關混合信息分析、動態時間規 整技術對化工過程的控制、監視及故障診斷進行改進，進一步提高過程監 視與控制的水平，使化工過程的故障診斷的準確性與可靠性得到提高。本發明的目的是通過以下技術方案實現的
化工生產混合故障信息提取與匹配的技術方法，首先釆集現場的測量
變量Var，控制變量Con，操作變量Ope，建立統計數據庫，并將相關回路的 變量進行對應形成數據矩陣，通過數據的量化標準后使其均值為0方差為 1;提取主元信息量，其中包括控制參量的全部信息的主要因子，在正常的 過程中建立統計過程診斷樣本庫，新的過程樣本經過同樣的過程與診斷樣 本庫的模式進行匹配；計算局部距離、標準總體距離和最短標準總體距離， 確定故障的信息點。
所述的化工生產混合故障信息提取與匹配的技術方法，其混合過程采集 的全部相關信息，并建立統計過程診斷庫，使信息得到豐富。
所述的化工生產混合故障信息提取與匹配的技術方法，其采用語言識別 的模式匹配解決方案進行故障的跟蹤與識別。 本發明的優點與效果是
1. 本發明將測量變量、控制變量和操作變量作為主元的混合信息來 源，使信息資源更全面、準確，使正常信息與故障信息的容量增加，提高 了控制與診斷的性能。
2. 本發明建立系統的正常數據和故障混合信息的樣本庫，基于動態時 間規整技術對過程的實時采樣數據與樣本庫中信息進行模式匹配。
3. 本發明技術先進，有理論基礎，實際應用與可操作性強。
本發明的附圖為主元信息提取示意圖。
具體實施例方式
下面參照附圖對本發明進行詳細說明將過程中的測量變量，控制變量及操作變量進行數據庫的建立，分別
為Var (測量變量)，Con (控制變量)，Ope (操作變量)，如圖。在此基礎 上建立主元模型Score,并進行主元故障混合信息T infor的提取、故障信
息的抽取與特征匹配。
建立過程測量變量、控制變量、操作變量數據庫，并進行主元故障信 息的提取；在對變量與主元相關信息分析的基礎上，完成非正常子域的建 立；通過非正常子域變量與主元故障信息的相關性分析確定故障源，實現 故障的分離。
故障信息的抽取與特征匹配是在混合信息的基礎上進行的，主元中的 故障信息包含了過程的全部故障特征，并表現為異常現象，將此特征信息 進行抽取，并作為故障分離的參考標樣。在測量變量Var、控制變量Con 和操作變量Ope中提取故障信息的成分與主元信息進行相關匹配，實現故 障變量的分離。
基于動態時間規整(Dynamic time warping)的故障信息匹配正是基于 兩類故障信息進行模式相關信息匹配，實現故障診斷。基于主元分析的故 障檢測是在原有樣本空間進行潛隱映射到主元空間，并基于主元進行故障 檢測。因此，檢測出的故障信息全部被主元所包含，將此部分的故障信息 進行特征提取，便可得到過程故障的全部信息。同樣將通過非正常子域所 提取的變量故障信息與主元故障信息進行模式匹配，匹配程度最高的即為 所含故障信息最多，確定故障源，實現故障的診斷。
DTW是一種比較兩種動態模式的柔性方法。 一些動態模式也許在形式 上不會很完美地保持一致，而特征上相似，DTW運用動態規劃的原理，非 線性地巻曲兩種模式使相似事件排列一致，得到其間的最短距離。在兩種 模式中，DTW會適時轉換某些向量，壓縮一些或擴張另一些，最終實現模 式的匹配。本發明對過程混合信息變量進行相關分析與信息提取。 假設過程變量矩陣為X-[x"x"…，xJ，則X的主元分解 X = TPT + E=》iP〖+E
T為主元得分矩陣。如果有m個變量，n個采樣值，m個變量可根據 與T的相關性分解為兩部分。
p(x,,T、一 J譜(x'，刑
argmax^j /r, 、 /卸、，V
' vflr(x,. Jx var(/T "/2
P(x'，T)為變量與主元陣的相關系數。若門檻值確定后，原始數據變量
可分解為與主元相關的變量子空間為PRV，其它與主元弱相關的變量子空 間OV。分別將PRV和OV投影到殘差空間構成兩新的統計指標SPEPVR和 SPEOV進行過程的監視。
其次對故障相關的混合信息進行特征匹配。
通過計算模式間的局部距離、模式間的標準總體距離得到模式間最短 標準總體距離。
在此基礎上得到最優路徑F' 。 F'序列是DTW在最短距離^^W的 基礎上搜索的 一條處于axb的網格中的點序列。如果每個c(k)表示i(k)和j(k) 所構成的一個網格點。在DTW算法中，^'序列可看作使兩軌跡之間標準 總體距離最短的一條處于axb網格中最優路徑。在最優路徑基礎上可實現 模式的映射匹配。
權利要求
1. 化工生產混合故障信息提取與匹配的技術方法，其特征在于首先采集現場的測量變量Var，控制變量Con，操作變量Ope，建立統計數據庫，并將相關回路的變量進行對應形成數據矩陣，通過數據的量化標準后使其均值為0方差為1；提取主元信息量，其中包括控制參量的全部信息的主要因子，在正常的過程中建立統計過程診斷樣本庫，新的過程樣本經過同樣的過程與診斷樣本庫的模式進行匹配；計算局部距離、標準總體距離和最短標準總體距離，確定故障的信息點。
2. 根據權利要求1所述的化工生產混合故障信息提取與匹配的技術方 法，其特征在于混合過程采集的全部相關信息，并建立統計過程診斷庫， 使信息得到豐富。
3. 根據權利要求1所述的化工生產混合故障信息提取與匹配的技術方 法，其特征在于采用語言識別的模式匹配解決方案進行故障的跟蹤與識別。
全文摘要
化工生產混合故障信息提取與匹配的技術方法，涉及化工技術，本發明診斷混合故障信息提取與匹配技術是將技術過程中的測量變量，控制變量及操作變量作為過程信息的混合資源，應用統計相關信息的分析進行主元信息的提取，使故障信息在控制系統的閉環的各節點參量呈顯性，并放大了故障的特征。在此基礎上應用動態時間規整進行故障信息的特征匹配，基于歐式距離的最優路徑，進行相關信息的模式匹配，本發明將測量變量、控制變量和操作變量作為主元的混合信息來源，使信息資源更全面、準確，使正常信息與故障信息的容量增加，提高了控制與診斷的性能。本發明技術先進，有理論基礎，實際應用與可操作性強。
文檔編號G05B23/02GK101477373SQ20091001001
公開日2009年7月8日 申請日期2009年1月7日 優先權日2009年1月7日
發明者元 李, 郭小平, 郭金玉 申請人:沈陽化工學院