[发明专利]一种聚合反应过程的质量模式监测方法

权利要求书

1.一种聚合反应过程的质量模式监测方法，其特征在于，步骤如下：

步骤一：初始数据的采集与预处理

采集聚合反应过程中的原始特征信息，通过剔除异常数据、填充缺失数据、纠正错误数据和数据对齐的方式进行数据的预处理；

步骤二：质量模式指标的构建

(1)对步骤一中预处理之后的数据进行变量选择，挑选出有效的、能反映系统行为和过程状态的特征数据，同时剔除无效特征，以初步降低系统过程信息的特征空间维数；

(2)利用变换技术将步骤(1)得到的特征数据进行变换，得到综合特征，并构建质量模式指标Y＝[Y₁,Y₂,L,Y_p]，再次降低系统过程信息的特征空间维数，其中Y中的p个特征数据是线性无关的；

步骤三：利用贝叶斯统计学习方法对构建的质量模式指标进行分类

(3)设有m个类C₁,C₂,L,C_m，针对质量模式指标Y，利用贝叶斯统计学习方法将未知的质量模式指标分配给类C_i，当且仅当：

P(C_i|Y)＞P(C_j|Y),1≤j≤m,j≠i (1)

其中，P(C_i|Y)为后验概率，由公式(2)求取：

式(2)中，P(C_i)＝s_i/s为先验概率，s_i是类C_i中的训练样本数，s是训练样本总数，为条件概率，P(Y₁|C_i),P(Y₂|C_i),L,P(Y_p|C_i)由训练样本估值，k＝{1,2,L p}；

(4)对质量模式指标Y进行判别，对于每个类C_i，计算P(Y|C_i)P(C_i)，质量模式指标Y被指派到类C_i，当且仅当：

P(Y|C_i)P(C_i)＞P(Y|C_j)P(C_j),1≤j≤m,j≠i (3)；

(5)定义C₁为高质量模式，C₂为低质量模式，计算

当l₁₂(Y)＞θ₁₂时，则聚合生产过程的运行状态处于高质量模式；

当l₁₂(Y)＜θ₁₂时，则聚合生产过程的运行状态处于低质量模式。

2.根据权利要求1所述的质量模式监测方法，其特征在于，所述的采集聚合反应过程中的原始特征信息包括反应温度、引发剂浓度、蒸汽流量、压力、转化率、聚合速率。

3.根据权利要求1或2所述的质量模式监测方法，其特征在于，所述剔除异常数据的方式为3σ准则，填充缺失数据的方式为均值填充法。

4.根据权利要求1或2所述的质量模式监测方法，其特征在于，所述的变量选择，采用的方法为穷举法、随机搜索法、启发式搜索法或Lasso正则化方法。

5.根据权利要求3所述的质量模式监测方法，其特征在于，所述的变量选择，采用的方法为穷举法、随机搜索法、启发式搜索法或Lasso正则化方法。

6.根据权利要求1、2或5所述的质量模式监测方法，其特征在于，所述的变换技术是指主元分析、K均值聚类、贝叶斯统计学习或势函数判别。

7.根据权利要求3所述的质量模式监测方法，其特征在于，所述的变换技术是指主元分析、K均值聚类、贝叶斯统计学习或势函数判别。

8.根据权利要求4所述的质量模式监测方法，其特征在于，所述的变换技术是指主元分析、K均值聚类、贝叶斯统计学习或势函数判别。