一種基于少量批次的批次過(guò)程在線監(jiān)測(cè)方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于少量批次的批次過(guò)程在線監(jiān)測(cè)方法，該方法針對(duì)少量批次情況下建模樣本不充足的缺陷，充分利用少量建模批次的信息，構(gòu)造了一種新的分析單元泛化時(shí)間片為分析建模提供了充足的樣本；通過(guò)對(duì)泛化時(shí)間片的分析，有效提取了過(guò)程潛在特性的時(shí)變性，并同時(shí)考慮實(shí)際過(guò)程運(yùn)行的時(shí)序性，對(duì)過(guò)程進(jìn)行了自動(dòng)有序的時(shí)段劃分。基于時(shí)段劃分結(jié)果建立了多時(shí)段監(jiān)測(cè)模型，簡(jiǎn)化了模型數(shù)量和復(fù)雜度。監(jiān)測(cè)模型具有良好的監(jiān)測(cè)性能，并通過(guò)在線模型更新對(duì)監(jiān)測(cè)模型進(jìn)行了完善，保證了其監(jiān)測(cè)的可靠性。該方法簡(jiǎn)單易于實(shí)施，有助于工業(yè)工程師對(duì)過(guò)程運(yùn)行狀態(tài)做出準(zhǔn)確判斷，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障，從而保證實(shí)際生產(chǎn)的安全可靠運(yùn)行和產(chǎn)品的高質(zhì)量追求。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種基于少量批次的批次過(guò)程在線監(jiān)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于間歇過(guò)程統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于少量批次的有序時(shí)段自動(dòng)劃分、統(tǒng)計(jì)建模與在線過(guò)程監(jiān)測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]作為工業(yè)生產(chǎn)中一種重要的生產(chǎn)方式，間歇過(guò)程與人們的生活息息相關(guān)，已被廣泛應(yīng)用于精細(xì)化工、生物制藥、食品、聚合物反應(yīng)、金屬加工等領(lǐng)域。近年來(lái)，隨著現(xiàn)代社會(huì)對(duì)多品種、多規(guī)格和高質(zhì)量產(chǎn)品更迫切的市場(chǎng)需求，工業(yè)生產(chǎn)更加倚重于生產(chǎn)小批量、高附加值產(chǎn)品的間歇過(guò)程。間歇生產(chǎn)的安全可靠運(yùn)行以及產(chǎn)品的高質(zhì)量追求已成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)?；跀?shù)據(jù)的多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)因其只需要正常模態(tài)下的過(guò)程數(shù)據(jù)來(lái)建立模型，同時(shí)它們?cè)谔幚砀呔S、高度耦合數(shù)據(jù)時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，越來(lái)越受到研究人員和現(xiàn)場(chǎng)工程師的青睞。間歇過(guò)程的統(tǒng)計(jì)建模、在線監(jiān)測(cè)、故障診斷及質(zhì)量預(yù)測(cè)已成為廣泛的研究課題。
[0003]傳統(tǒng)的多向主元分析(MPCA)和多向最小偏二乘回歸(MPLS)方法將一次間歇操作的所有數(shù)據(jù)當(dāng)做一個(gè)整體來(lái)對(duì)待，不能反映變量的相關(guān)性在時(shí)間方向上的變化。此外，在線應(yīng)用時(shí)必須要預(yù)估未知測(cè)量數(shù)據(jù)，因此很難實(shí)現(xiàn)在線實(shí)施，阻礙了其在實(shí)際生產(chǎn)中的廣泛應(yīng)用。間歇過(guò)程具有多時(shí)段特性。在同一批次中，歇操作中的過(guò)程變量相關(guān)關(guān)系并非隨時(shí)間時(shí)刻變化，而是跟隨過(guò)程操作進(jìn)程或過(guò)程機(jī)理特性的變化發(fā)生規(guī)律性的改變，呈現(xiàn)分段性。在不同時(shí)段中，每個(gè)時(shí)段具有不同的過(guò)程變量軌跡、運(yùn)行模式以及相關(guān)性特征，變量相關(guān)性有顯著差異。在同一時(shí)段中，不同采樣時(shí)刻過(guò)程變量的相關(guān)關(guān)系卻近似一致?？紤]到間歇過(guò)程的多時(shí)段特性，基于時(shí)段的建模方法將整個(gè)間歇過(guò)程劃分為不同時(shí)段，從而可以建立基于時(shí)段的多個(gè)模型，并用于在線過(guò)程監(jiān)測(cè)。其中，一種自動(dòng)的步進(jìn)式有序時(shí)段劃分方法將多時(shí)段的間歇過(guò)程根據(jù)過(guò)程特性的變化自動(dòng)劃分為不同的子時(shí)段，改善了時(shí)段模型精度，提高了后續(xù)過(guò)程的在線監(jiān)測(cè)精度。
[0004]然而，上述方法都是基于間歇過(guò)程能獲得充足的建模批次。對(duì)于一些運(yùn)行周期短，運(yùn)行成本較低的間歇過(guò)程來(lái)說(shuō)，獲取充足批次是相對(duì)容易的，但是對(duì)于慢運(yùn)行周期高運(yùn)行成本間歇過(guò)程，如生物相關(guān)的間歇過(guò)程，很難在短時(shí)間獲取充足的建模批次。鑒于難以獲取足夠建模批次在實(shí)際工業(yè)中是普遍存在的，并具有典型代表性，針對(duì)少量批次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并探究相應(yīng)的解決方案具有重要的實(shí)際意義和研究?jī)r(jià)值。因此，我們期望在不能獲得充足建模批次的情況下(即少量批次)，充分提取過(guò)程信息，有效分析間歇過(guò)程時(shí)段特性，建立多時(shí)段監(jiān)測(cè)模型并應(yīng)用于在線過(guò)程監(jiān)測(cè)。
[0005]綜合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，現(xiàn)有關(guān)于間歇過(guò)程監(jiān)控的研究仍然主要針對(duì)于充足的建模批次進(jìn)行，針對(duì)少量批次的少有涉及。前人針對(duì)單個(gè)批次及有限批次提出了基于聚類(lèi)的時(shí)段劃分方法，在時(shí)段劃分基礎(chǔ)上建立了監(jiān)測(cè)模型成功應(yīng)用于在線監(jiān)測(cè)；但是，基于聚類(lèi)的時(shí)段劃分方法，并沒(méi)有考慮到時(shí)段的時(shí)序性。若僅僅考慮過(guò)程的相似特性，不同時(shí)間區(qū)域內(nèi)的采樣時(shí)刻會(huì)被誤劃入同一個(gè)子時(shí)段中，而同一個(gè)時(shí)間區(qū)域內(nèi)中的時(shí)間點(diǎn)亦會(huì)被劃分到不同時(shí)段中，這將不僅導(dǎo)致劃分結(jié)果錯(cuò)綜復(fù)雜，很難理解，而且直接或間歇影響了后續(xù)的過(guò)程建模精度和監(jiān)測(cè)性能。
[0006]本發(fā)明以注塑成型這一典型間歇過(guò)程為實(shí)例，從少量的建模批次出發(fā)，充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)深入分析了間歇過(guò)程潛在特性的時(shí)變性和實(shí)際過(guò)程運(yùn)行的時(shí)序性，實(shí)現(xiàn)了時(shí)段的自動(dòng)有序劃分，并建立了基于時(shí)段的監(jiān)測(cè)模型成功應(yīng)用于在線監(jiān)測(cè)。到目前為止，尚未見(jiàn)到與本發(fā)明相關(guān)的研究報(bào)道。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的在于針對(duì)多時(shí)段間歇過(guò)程未能獲得充足建模批次情況下現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于少量批次的有序時(shí)段自動(dòng)劃分、統(tǒng)計(jì)建模與在線過(guò)程監(jiān)測(cè)方法。
[0008]本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的:一種基于少量批次的批次過(guò)程在線監(jiān)測(cè)方法，該方法包括以下步驟:
[0009]步驟1:獲取基于少量批次的過(guò)程數(shù)據(jù):設(shè)一個(gè)多時(shí)段間歇操作過(guò)程具有J個(gè)測(cè)量變量和K個(gè)采樣點(diǎn)，則每一個(gè)測(cè)量批次可得到一個(gè)KX J的矩陣X(KXJ)。故在重復(fù)少量批次I的測(cè)量步驟后，得到的數(shù)據(jù)可以表述為一個(gè)三維矩陣X(/x./xAz)。在每個(gè)采樣時(shí)刻，都
可以得到一個(gè)時(shí)間片XA(/x./) (k=l, 2，...，K)，其中，下標(biāo)k為采樣時(shí)間指標(biāo)。
[0010]步驟2:構(gòu)造基于少量批次的泛化時(shí)間片:將三維矩陣汾/X./X/OH變量方向展開(kāi)，即將每個(gè)時(shí)間片按時(shí)間順序排列得到二維矩陣Xv(KIXJ),上標(biāo)V表示變量展開(kāi)方式。用一個(gè)長(zhǎng)度為L(zhǎng)個(gè)時(shí)間片、寬度為J個(gè)變量的滑動(dòng)窗口滑過(guò)Xv(KIXJ),每次滑
過(guò)一個(gè)采樣時(shí)刻(即一個(gè)時(shí)間片)，共移動(dòng)K-1+1次，得到K-1+1個(gè)泛化時(shí)間片Xlr(IxJ)
(k=l, 2，...，K-L+1)，其中每個(gè)泛化時(shí)間片包含L個(gè)時(shí)刻(即時(shí)間片)，上標(biāo)w表示泛化時(shí)間片。
[0011]步驟3:泛化時(shí)間片數(shù)據(jù)預(yù)處理:令第一個(gè)泛化時(shí)間片的標(biāo)準(zhǔn)化信息對(duì)應(yīng)過(guò)程前L/2個(gè)時(shí)刻，第2至K-1個(gè)泛化時(shí)間片的標(biāo)準(zhǔn)化信息依次對(duì)應(yīng)第L/2+1至K-1/2-1個(gè)時(shí)刻，第K-1+1個(gè)泛化時(shí)間片的標(biāo)準(zhǔn)化信息對(duì)應(yīng)第K-1/2至第K個(gè)時(shí)刻，則間歇過(guò)程每個(gè)時(shí)刻k
都對(duì)應(yīng)了一個(gè)泛化時(shí)間片(k=l，2，...，K)。在線應(yīng)用時(shí)就可以根據(jù)過(guò)程時(shí)間的
指示直接調(diào)用相應(yīng)的泛化時(shí)間片的標(biāo)準(zhǔn)化信息對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。
[0012]設(shè)二維矩陣內(nèi)任意一點(diǎn)的變量為4/，對(duì)該變量進(jìn)行減均值、除以標(biāo)準(zhǔn)差的標(biāo)
準(zhǔn)化處理，其中，k是時(shí)間片指標(biāo)，下標(biāo)i代表批次，j代表變量，標(biāo)準(zhǔn)化處理的計(jì)算公式如下:
【權(quán)利要求】
1.一種基于少量批次的批次過(guò)程在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟:步驟1:獲取基于少量批次的過(guò)程數(shù)據(jù):設(shè)一個(gè)多時(shí)段間歇操作過(guò)程具有J個(gè)測(cè)量變量和K個(gè)采樣點(diǎn)，則每一個(gè)測(cè)量批次可得到一個(gè)KX J的矩陣X(KXJ)。故在重復(fù)少量批次I的測(cè)量步驟后，得到的數(shù)據(jù)可以表述為一個(gè)三維矩陣X(ZxJxK)。在每個(gè)采樣時(shí)刻，都可以得到一個(gè)時(shí)間片XA (/X./) (k=l, 2，...，K)，其中，下標(biāo)k為采樣時(shí)間指標(biāo)。 步驟2:構(gòu)造基于少量批次的泛化時(shí)間片:將三維矩陣X(ZxJxK)按變量方向展開(kāi)，即將每個(gè)時(shí)間片按時(shí)間順序排列得到二維矩陣Xv(KIX J)，上標(biāo)V表示變量展開(kāi)方式。用一個(gè)長(zhǎng)度為L(zhǎng)個(gè)時(shí)間片、寬度為J個(gè)變量的滑動(dòng)窗口滑過(guò)Xv (ΚΙ X J)，每次滑過(guò)一個(gè)采樣時(shí)刻(即一個(gè)時(shí)間片)，共移動(dòng)K-1+1次,得到K-1+1個(gè)泛化時(shí)間片X〗(JIxJ) (k=l, 2,..., K-L+1)，其中每個(gè)泛化時(shí)間片包含L個(gè)時(shí)刻(即時(shí)間片)，上標(biāo)w表示泛化時(shí)間片。 步驟3:泛化時(shí)間片數(shù)據(jù)預(yù)處理:令第一個(gè)泛化時(shí)間片的標(biāo)準(zhǔn)化信息對(duì)應(yīng)過(guò)程前L/2個(gè)時(shí)刻，第2至K-1個(gè)泛化時(shí)間片的標(biāo)準(zhǔn)化信息依次對(duì)應(yīng)第L/2+1至K-1/2-1個(gè)時(shí)刻，第K-1+1個(gè)泛化時(shí)間片的標(biāo)準(zhǔn)化信息對(duì)應(yīng)第K-1/2至第K個(gè)時(shí)刻，則間歇過(guò)程每個(gè)時(shí)刻k都對(duì)應(yīng)了一個(gè)泛化時(shí)間片Xf(JxJ) (k=l，2，...，K)。在線應(yīng)用時(shí)就可以根據(jù)過(guò)程時(shí)間的指示直接調(diào)用相應(yīng)的泛化時(shí)間片的標(biāo)準(zhǔn)化信息對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。設(shè)二維矩陣X:內(nèi)任意一點(diǎn)的變量為 ,，對(duì)該變量進(jìn)行減均值、除以標(biāo)準(zhǔn)差的標(biāo)準(zhǔn)化處理，其中，k是時(shí)間片指標(biāo)，下標(biāo)i代表批次，j代表變量，標(biāo)準(zhǔn)化處理的計(jì)算公式如下:
【文檔編號(hào)】G05B23/02GK103777627SQ201410032100
【公開(kāi)日】2014年5月7日 申請(qǐng)日期:2014年1月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月24日
【發(fā)明者】趙春暉 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)