一种基于慢特征分析的工业闭环控制回路多振荡检测与溯源方法

    公开(公告)号:CN111624979B

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202010419210.X

    申请日:2020-05-18

    IPC分类号: G05B23/02

    摘要: 本发明公开了一种基于慢特征分析的工业闭环控制回路多振荡检测与溯源方法。本方法通过提取高维过程变量数据集中变化缓慢的特征,分析多变量闭环过程中可能出现的振荡信号与慢特征的共性,基于各慢特征的自相关函数曲线进行振荡指数的计算,对多个不同周期的振荡源进行提取和检测,并且结合振荡源重构,建立基于慢特征分析的多周期振荡检测与溯源模型。该方法不仅可以实现对多变量闭环控制系统的振荡检测,能有效提取和识别闭环系统中不同周期的多个振荡源,而且通过对振荡源的重构和溯源指标的设计,可以进一步实现对多周期振荡的溯源,判断出振荡来自于哪个控制回路,传播路径如何,完成对工业闭环系统的多周期振荡检测与溯源。

    一种基于高斯过程回归的多变量闭环控制回路性能评估方法

    公开(公告)号:CN111679648B

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN202010441944.8

    申请日:2020-05-22

    IPC分类号: G05B23/02

    摘要: 本发明涉及一种基于高斯过程回归的多变量闭环控制回路性能评估方法,包括步骤:S1、选择待评价的多变量闭环输出数据;S2、数据标准化;S3、对步骤S2中标准化后的数据矩阵进行评价片段划分;S4、对评价片段数据矩阵X进行自回归建模,构造模型的训练输入、训练输出和测试输入,利用最小二乘法确定模型参数。本发明的有益效果是:本方法无需过程先验知识,利用数据驱动的思想,可在线挖掘过程数据中蕴含的性能相关信息,对多变量闭环控制系统进行性能评估,根据性能指标的变化趋势给出综合回路评价结果和操作建议,便于现场工程师直接通过评价结果对性能退化回路进行运维就能够迅速排除回路故障,实现闭环系统的自动评价,保证过程安全高效运行。

    一种基于标准差和绝对离差中位数的烟气NOX浓度异常值处理方法

    公开(公告)号:CN111931132B

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN202011033576.X

    申请日:2020-09-27

    IPC分类号: G06F17/18

    摘要: 本发明涉及一种基于标准差和绝对离差中位数的烟气NOX浓度异常值处理方法,包括:步骤1:采集n维历史SCR脱硝系统A侧烟气NOX浓度的测量值序列和B侧烟气NOX浓度的测量值序列,计算每一时刻和的差值,n由历史正常数据量和数据实际要求而定;步骤2:计算n个A侧烟气NOX浓度和B侧烟气NOX浓度差值的均值和标准差。本发明的有益效果是:本发明为SCR系统进出口的NOX测量值存在异常的问题提供了一种新的处理方法,利用多测点的NOX测量值序列,通过基于标准差和绝对离差中位数的滤波方法对异常值进行处理,即得到可靠适用的烟气NOX浓度。该方法可利用相对简单的统计学方法处理烟气NOX浓度测量异常问题,并可进一步推广至其他测量异常问题。

    一种基于高斯过程回归的多变量闭环控制回路性能评估方法

    公开(公告)号:CN111679648A

    公开(公告)日:2020-09-18

    申请号:CN202010441944.8

    申请日:2020-05-22

    IPC分类号: G05B23/02

    摘要: 本发明涉及一种基于高斯过程回归的多变量闭环控制回路性能评估方法,包括步骤:S1、选择待评价的多变量闭环输出数据;S2、数据标准化;S3、对步骤S2中标准化后的数据矩阵 进行评价片段划分;S4、对评价片段数据矩阵X进行自回归建模,构造模型的训练输入、训练输出和测试输入,利用最小二乘法确定模型参数。本发明的有益效果是:本方法无需过程先验知识,利用数据驱动的思想,可在线挖掘过程数据中蕴含的性能相关信息,对多变量闭环控制系统进行性能评估,根据性能指标的变化趋势给出综合回路评价结果和操作建议,便于现场工程师直接通过评价结果对性能退化回路进行运维就能够迅速排除回路故障,实现闭环系统的自动评价,保证过程安全高效运行。

    一种基于故障数据状态矩阵进行故障匹配和预警的方法

    公开(公告)号:CN110275879A

    公开(公告)日:2019-09-24

    申请号:CN201910410029.X

    申请日:2019-05-16

    摘要: 本发明涉及一种基于故障数据状态矩阵进行故障匹配和预警的方法,包括步骤:S1数据归一化处理:Z-score标准化方法,给予原始故障数据的均值和标准差进行数据的标准化;S2将故障数据样本向量计算出相似性距离;S3把故障数据样本向量按照相似性距离的大小进行排序,并按照样本向量选取的规则,选取相应的样本向量数目组成故障样本状态矩阵;S4把此组成的故障样本状态矩阵存入故障数据库中。本发明的有益效果是:本方案与传统的预警系统相比,另辟蹊径,建立故障数据状态矩阵,更加高效;本方案建立故障数据库,实现了数据的积累,为以后数据的利用提供更大的可能性;本方案故障数据状态矩阵的建立是有计算机来实现的,因此大大减少人为误差。