[发明专利]一种局部近邻在线自适应建模的性能绩效指标确定方法在审
申请号: | 202011202608.4 | 申请日: | 2020-11-02 |
公开(公告)号: | CN112270363A | 公开(公告)日: | 2021-01-26 |
发明(设计)人: | 杨凡;张日东 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06Q10/06;G06F17/18;G06F17/16 |
代理公司: | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人: | 周希良 |
地址: | 310018 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 局部 近邻 在线 自适应 建模 性能 绩效 指标 确定 方法 | ||
1.一种局部近邻在线自适应建模的性能绩效指标确定方法,其特征在于该方法包括以下步骤:
步骤1:确定在线实时建模需要的训练数据;
具体步骤:
1.1收集化工过程正常工作的数据作为训练数据,X=[x1,x2,…xi…xn]T∈Rn×m作为初始训练集,R代表实数集,它有n个样本和m个变量,其中xi表示第i个数据样本;X依据后续的步骤不断更新;
1.2收集在线数据所收集的在线数据与训练数据有着相同的变量数;
1.3计算收集到的在线数据离所有训练数据的距离
xij和分别表示训练数据和在线数据的第i个样本的第j个变量;
选择k组最近的训练数据,用进行建模;
步骤2:在线实时建模;
2.1数据标准化
和分别表示均值和第i个变量的方差,x(i)表示第i个变量标准化后的值,标准化后的数据矩阵使用表示;
2.2计算标准化数据矩阵的协方差矩阵C;
2.3计算协方差矩阵C的特征向量特征根λ,选择最大的几个特征根所对应的特征向量作为投影矩阵P;通过下式便进行主成分的建模;
由上式可以得到主成分矩阵T,E是残差矩阵;
2.4计算T2统计量和Q统计量的控制限DC和QC,a;
l为保留的主成分个数,a为显著性水平;在自由度为l,k-l条件下的F分布临界值可由统计表中查到;
其中Ca是正态分布在显著水平a下的临界值;λj为协方差矩阵较小的几个特征根;
步骤3:在线处理
3.1对1.2中收集的在线数据使用建模数据的均值和方差进行标准化,标准化后的数据记为
3.2进行如下计算;
y为投影后的向量;e为残差向量;此过程建立了在线数据的模型,I为单位矩阵;
3.3计算T2统计量和Q统计量;
T2=yTS-1y
Q=eTe
其中S-1为确定主成分个数时所选择的特征根的对角矩阵的逆矩阵;
3.4判断故障
若:T2≥DC或Q≥QC,a则产生故障;若为非故障数据,则加入训练样本之中;
3.5重复步骤1.2到3.5,不断处理新的在线数据,直到没有新的在线数据;
3.6全部过程的故障状态的数量与总数据数量的比值即为性能绩效指标,如果一个控制过程的性能绩效指标值越大,那也就说明过程的控制效果越差。
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