[发明专利]基于相关熵诱导度量的电熔氧化镁熔炼过程故障检测方法

说明书

本发明提供一种基于相关熵诱导度量的电熔氧化镁熔炼过程故障检测方法，涉及故障监测与诊断技术领域。该方法采集电熔氧化镁熔炼过程的多个视角的正常数据，并获得非负多视角数据集作为训练数据；构建基于相关熵诱导度量的非负矩阵分解模型，并进行共享低维系数矩阵V^*的学习，创建多视角一致流形学习模型；然后，构造改进的非负矩阵分解的目标函数，对训练数据进行降维处理，计算训练数据的V²统计量和SPE统计量及其对应的控制限；最后采集电熔氧化镁熔炼过程的新样本，计算新样本的V²和SPE统计量的值，与各自的控制限相比较，判断是否出现故障。本发明方法主要解决单个视角进行故障检测时分析工业过程数据不全面的问题，以及不能有效处理多视角数据等问题。

技术领域

本发明涉及故障监测与诊断技术领域，尤其涉及一种基于相关熵诱导度量的电熔氧化镁熔炼过程故障检测方法。

背景技术

电熔氧化镁是用精选的特A级天然菱镁石或高纯轻烧镁颗粒，在电弧炉中熔融制得。该产品具有纯度高，结晶粒大，结构致密，热震稳定性好等优点，是一种优良的高温电气绝缘材料，也是广泛应用于化学、航天、冶金等领域的重要耐火材料。

在电熔氧化镁的工业生产过程中，炉体内发生的反应是一系列非常复杂的物理和化学反应过程，因此，熔炼过程中的详细工作机理目前并不是十分的清楚。电熔氧化镁是一种超高温冶金产品，与低温工业流程相比，超高温冶炼流程更加复杂，且生产条件差、安全防护措施少。炉子中MgO的气、液、固三态以及等离子体多种状态共同存在，各种热量和能量的传递过程相互耦合在一起同时进行，导致整个系统中存在很强的非线性、很大的滞后性、且各种变量之间耦合在一起，扰动复杂多变，使得喷炉、漏炉等灾难性事故极易发生。

在电熔氧化镁的工业生产过程中，对工业系统的故障检测是重要的工作环节，因为它直接关系到生产能否正常运行和生产产品的质量，甚至是生产人员的生命安全。在实际生产过程中，减少故障的发生，是提高电熔氧化镁生产质量和生产效率的重要措施之一。从电流和电压等物理变量数据间接的去判断电熔氧化镁熔炼过程是否发生故障，往往会受到诸多因素的干扰，导致故障检测的准确性波动较大，稳定性有待提高。工业过程中的图像数据，描述故障更加直接，更具有直观性，用其作为故障检测的输入变量，更具有针对性。不过，在目前的故障监测研究中，大多仅仅利用了单一角度的图像数据，容易造成对电熔氧化镁熔炼过程的故障特征信息提取不充分，使故障检测结果存在着不低的漏报率和误报率。另外，对于多视角数据的处理也是一个难点。有些研究，利用组合策略将不同视角的特征串联成一个视角，然后利用单视角学习算法进行分析，其忽略了各个视角的统计特性存在本质差别，且会导致小样本出现过拟合等问题，并没有挖掘出多视角数据内在的关联属性，因此，取得的故障检测效果也不是很理想。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于相关熵诱导度量的电熔氧化镁熔炼过程故障检测方法，利用不同视角的生产过程图像数据，在电熔氧化镁熔炼炉口工作区进行全方位的监测，进而降低预测电熔氧化镁熔炼过程中发生喷炉故障的漏报率和误报率。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：基于相关熵诱导度量的电熔氧化镁熔炼过程故障检测方法，包括以下步骤：

步骤1：采集电熔氧化镁熔炼过程的正常数据作为训练数据；

将多个摄像头依次安装在电熔氧化镁炉炉口斜上方安全区域适合位置，从多个视角采集电熔镁炉的炉口工作区图像数据，并提取其非负的图像特征数据；每个视角都采集了n组非负的图像特征数据，进而获得一个由n组样本点、Q个视角组成的电熔氧化镁熔炼过程中的非负多视角数据集其中，m_v是第v个视角的维度；

步骤2：构建基于相关熵诱导度量的非负矩阵分解模型；