[发明专利]基于特征子空间优化相对矩阵的铝电解槽况诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及故障诊断领域，尤其涉及一种基于特征子空间的优化相对矩阵的铝电解槽况故障诊断方法。

背景技术

铝电解槽是一个复杂的、特殊的冶金工业设备，因其受到槽内电场、磁场、温度场等多种物理场耦合影响，易出现阴极破损、电解质漂浮碳渣、铝液波动等病槽和异常槽况现象。异常槽况如不能准确及时地诊断并调整控制策略，将严重影响到电解槽的生产效率和使用寿命。但是，由于铝电解槽的状态参数较多，测量值不易采集，参数间呈现出非线性、强耦合性特性，给铝电解槽故障诊断带来很大困难。因此，铝电解槽况诊断一直以来都是工业控制领域研究的热点、难点。

在现有的槽况诊断方法中，主元分析(Principal Component Analysis，PCA)可以将铝电解高维的变量转换成低维主元进行槽况诊断，在保留原始数据信息的同时，利用少数几个相对独立的变量进行诊断，大大减少计算工作量，因此被广泛应用于槽况诊断中。但是，该方法在对原始矩阵进行标准化处理后，协方差矩阵的特征值大小近似相等，即原始的随机矩阵在几何上出现分布“均匀”的现象，很难提取到具有代表性的主元。中国专利申请文件“用于铝电解槽况故障诊断的优化权重相对主元分析方法”(公开号：CN103952724A)提出了一种优化权重的相对主元分析方法来进行铝电解槽故障诊断，能够利用遗传算法产生一个最优的相对转换矩阵，通过相对化处理，将“均匀”分布的量突显出来，以便更好地提取出具有代表性的主元，从而提高铝电解槽况故障诊断的精确度，但是该方法并没有考虑到铝电解槽状态参数的非线性特性，对于实际应用而言并不是最有效的方法。

现有技术的缺陷是：没有考虑到铝电解槽的状态参数是非线性的特性，在实际的铝电解故障诊断中的精确度还有待提高。

参考文献：

[1]文成林,胡静,王天真,等.相对主元分析及其在数据压缩和故障诊断中的应用研究[J].自动化学报,2008,34(9):1128-1139.

发明内容

本发明的主要目的是，提供一种基于特征子空间优化相对矩阵的铝电解槽况诊断方法，充分考虑铝电解槽状态参数的非线性特性，结合相对主元分析方法，提高铝电解槽况故障诊断的精确度。

为了实现上述目的，本发明表述了一种基于特征子空间优化相对矩阵的铝电解槽况诊断方法，其关键在于：包括下列步骤：

步骤一，采集原始测量样本集，对该原始测量样本集进行预处理后投影到核空间，包括：

第一步：采集n组铝电解槽况数据组成原始测量样本集每个样本含有m个独立的铝电解槽况参数采样值；

第二步：对原始测量样本集X⁰进行标准化处理，得到标准化后样本矩阵X；

标准化处理的目的主要是为了消除量纲不同带来的虚假变异影响，影响主元的选取。标准化处理的具体内容可参见参考文献[1]。

第三步：利用核函数，将标准化后样本矩阵X投影到高维特征空间后得到矩阵K⁰；

核函数的种类较多，常用的核函数有：

高斯核函数：K(x,xi)=exp(-||x-xi||22σ2)]]>

多项式核函数：K(x,x_i)＝(x·x_i+c)^d,d＝1,2,L,N

感知器核函数：K(x,x_i)＝tanh(β·x_i+b)

投影到高维特征空间后，非线性的样本矩阵X变为线性矩阵K⁰，便于进行相对主元分析。