[发明专利]工业生产的预测模型的监测方法、装置及电子设备

说明书

本申请公开了一种工业生产的预测模型的监测方法、装置及电子设备，所述方法包括：获得工业生产中的生产数据，所述生产数据包括输入数据和输出数据，所述输入数据包括至少一个时刻下的至少一项输入参数，所述输出数据包括至少一个时刻下的输出数据；将所述输入数据输入所述工业生产的预测模型，以得到所述预测模型的预测结果；根据所述输出数据和所述预测结果，获得误差数据；根据所述误差数据，获得所述模型参数的参数增量；根据所述参数增量，生成所述预测模型的监测结果，所述监测结果表征所述预测模型是否匹配所述工业生产的工况状态。

技术领域

本申请涉及工业生产技术领域，尤其涉及一种工业生产的预测模型的监测方法、装置及电子设备。

背景技术

在石油化工等工业生产中，通常以预测模型来模拟工业生产中的工况参数，进而对工业生产的生产结果进行预测，以对工业生产进行指导控制，如有限冲击响应FIR(finite impulse response)模型等。而随着工业生产的工况状态的时常变化，相应FIR模型中的模型参数也是相应变化的。

目前，为了保障FIR模型的准确性，通常采用在预测模型中加入充分的激励数据的方式，通过判断预测模型的输出数据是否与工业生产的生产输出结果之间的差异满足一定条件来确定FIR模型是否与工业生产的工况状态相匹配，以便于及时提醒工作人员进行预测模型的更新或维护。但是充分的激励数据会影响工业生产的正常进行，为此在实际中加入到输入数据中的激励数据并不是很充分，因此导致预测模型的输出数据与生产输出结果之间的差异是不可预估的，由此无法准确的对预测模型是否需要更新或维护进行判断。

因此，亟需一种能够对预测模型进行有效监测的技术方案。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种工业生产的预测模型的监测方法、装置及电子设备，用以解决现有技术中无法对预测模型进行有效监测的技术问题，如下：

一种工业生产的预测模型的监测方法，所述方法包括：

获得工业生产中的生产数据，所述生产数据包括输入数据和输出数据，所述输入数据包括至少一个时刻下的至少一项输入参数，所述输出数据包括至少一个时刻下的输出数据；

将所述输入数据输入所述工业生产的预测模型，以得到所述预测模型的预测结果；

根据所述输出数据和所述预测结果，获得误差数据；

根据所述误差数据，获得所述模型参数的参数增量；

根据所述参数增量，生成所述预测模型的监测结果，所述监测结果表征所述预测模型是否匹配所述工业生产的工况状态。

上述方法，优选的，根据所述参数增量，生成所述预测模型的监测结果，包括：

判断所述参数增量是否大于或等于变化阈值；

其中，如果所述参数增量大于或等于所述变化阈值，生成所述预测模型失配工况状态的监测结果；

如果所述参数增量小于所述变化阈值，生成所述预测模型匹配工况状态的监测结果。

上述方法，优选的，根据所述误差数据，获得所述模型参数的参数增量，包括：

对所述误差数据Ye＝Y-X*θ进行矩阵变换，得到所述模型参数的参数增量Δθ＝(X*X^T)^-1*X^T*Ye，其中，Y为所述输出数据中的输出参数组成的矩阵，X为所述输入数据中的输入参数组成的矩阵且X为可逆矩阵，θ为所述预测模型中的模型参数组成的矩阵，X*θ为所述预测结果组成的矩阵，Ye为误差数据组成的矩阵。

上述方法，优选的，对所述误差数据Ye＝Y-X*θ进行矩阵变换，包括：