[发明专利]一种新型多模态化工过程异常状态检测方法

权利要求书

1.一种新型多模态化工过程异常状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

首先，离线建模阶段包括如下所示步骤(1)至步骤(7)；

步骤(1)：利用化工过程对象中的测量仪器仪表采集该化工过程正常运行在C个生产模态下的样本数据，并按照生产模态的归属将样本数据区分成C个数据矩阵X₁，X₂，…，X_C，其中，为第k个生产模态下的数据矩阵，下标号k＝1，2，…，C，表示m×N_k维的实数矩阵，N_k表示第k个生产模态下采集的样本数据总数，m为该化工过程对象的测量变量总数，数据矩阵X_k中的列向量为样本数据；

步骤(2)：确定出N₁，N₂，…，N_C中的最小值，并将该最小值记为n后，分别从数据矩阵X₁，X₂，…，X_C中随机选择n个列向量对应组成矩阵其中表示从第k个生产模态下的数据矩阵X_k中随机选择n个列向量组成的矩阵；

步骤(3)：将C个矩阵合并成一个矩阵后，对矩阵X实施标准化处理得到新矩阵并将表示成其中N＝C×n，在新矩阵中的位置分别与在矩阵X中的位置相对应，即分别是X₁，X₂，…，X_C经标准化处理后的矩阵；

步骤(4)：利用新型多模态建模算法得到相关特征提取矩阵W₁∈R^m×D与独立特征提取矩阵W₂∈R^m×(m-D)，其中D表示相关特征成分的个数，具体的实施过程如下所示：

步骤(4.1)：初始化下标号d＝1与初始化u_d为任意m×1维的实数向量；

步骤(4.2)：根据如下所示公式计算得到对称矩阵Θ：

上式中，下标号i＝1，2，…，C，下标号j＝1，2，…，C，矩阵Φ＝(X^TX)^-1/2，标量H_ij的取值如下所示：

步骤(4.3)：若d＝1，则求解特征值问题：Θu_d＝λ_du_d中最大特征值λ_d所对应的特征向量u_d；若d＞1，则求解如下所示特征值问题中最大特征值λ_d所对应的特征向量u_d：

上式⑧中，I表示m×m维的单位u_d矩阵；

步骤(4.4)：判断是否收敛；若是，则执行步骤(4.5)；若否，则返回步骤(4.2)；

步骤(4.5)：判断是否满足条件：d＜m；若是，则设置d＝d+1与初始化u_d为任意m×1维的实数向量后返回步骤(4.2)；若否，则得到m个最大特征值λ₁，λ₂，…，λ_m及其对应的m个特征向量u₁，u₂，…，u_m；

步骤(4.6)：对这m个最大特征值λ₁，λ₂，…，λ_m进行降序排列后，确定相关特征成分的个数为D，将最大的D个特征值所对应的D个特征向量组成矩阵U₁∈R^m×D，并将剩余的m-D个特征向量组成矩阵U₂∈R^m×(m-D)；

步骤(4.7)：分别根据公式W₁＝ΦU₁与W₂＝ΦU₂计算相关特征提取矩阵W₁∈R^m×D与独立特征提取矩阵W₂∈R^m×(m-D)后，再根据公式S＝W₁^TX计算相关特征成分矩阵S∈R^D×N；

步骤(5)：根据公式Q＝diag{S^TS}计算异常状态检测指标向量Q∈R^N×1后，利用核密度估计法确定出在置信限α条件下的控制限Q_lim，其中diag{}表示将大括号内的矩阵对角线元素转变成列向量的操作；

步骤(6)：根据公式计算第k个生产模态下的独立特征成分矩阵V_k，再计算V_k∈R^(m-D)×n中所有列向量的均值向量β_k∈R^(m-D)×1以及的协方差矩阵Λ_k，其中，R^(m-D)×1表示(m-D)×1维的实数向量；

步骤(7)：根据公式ψ_k＝diag{(V_k-B_k)^TΛ_k^-1(V_k-B_k)}计算异常状态检测指标向量ψ_k∈R^N×1后，利用核密度估计法确定出在置信限α条件下的控制限ψ_k，lim，其中B_k∈R^(m-D)×n由n个均值向量β_k组成；

其次，在线异常状态检测包括如下所示步骤(8)至步骤(12)；

步骤(8)：在线采集多模态化工过程对象最新采样时刻的样本数据x_t∈R^m×1，并确定出样本数据x_t所归属的生产模态为b，其中下标号t表示最新采样时刻，b∈{1，2，…，C}；

步骤(9)：对x_t实施与步骤(3)中相同的标准化处理得到向量后，根据公式s_t＝W₁^Tx_t与分别计算出相关特征成分向量s_t∈R^D×1与独立特征成分向量v_t；

步骤(10)：根据步骤(8)中确定的生产模态b，利用如下所示ψ_tV_k公式计算异常状态检测指标Q_t与：

Q_t＝s_t^Ts_t ④

ψ_t＝(v_t-β_b)^TΛ_k^-1(v_t-β_b) ⑤

步骤(11)：判断是否满足条件：Q_t≤Q_lim且ψ_t≤ψ_b，lim；若是，则当前采样时刻该化工该过程运行未出现异常状态，返回步骤(8)继续实施对下一采样时刻的异常状态检测；若否，则执行步骤(12)从而决策是否出现异常状态；

步骤(12)：返回步骤(8)继续实施对下一采样时刻的异常状态检测，若连续3个采样时刻的异常状态检测指标都不满足步骤(11)中的判断条件，则触发异常状态警报；否则，不触发异常状态警报，并返回步骤(8)继续实施对下一采样时刻的异常状态检测。

2.根据权利要求1所述的一种新型多模态化工过程异常状态检测方法，其特征在于，所述步骤(4.6)中确定相关特征成分个数为D的具体实施过程如下所示：

首先，对m个最大特征值λ₁，λ₂，…，λ_m进行降序排列后，得到η₁≥η₂≥…≥η_m；

其次，根据公式Δ_γ＝(η_γ-η_γ+1)/η_γ计算差值变化率Δ₁，Δ₂，…，Δ_m-1，其中，下标号γ＝1，2，…，m-1；

最后，确定出Δ₁，Δ₂，…，Δ_m-1中的最大值Δ_ε，那么相关特征成分个数为D＝ε。