[发明专利]一种基于层次聚类的系统稳态检测算法

摘要

本发明公开了一种基于层次聚类的系统稳态检测算法。对于一段连续时间区间内的工业数据，计算所有两两类之间的距离，得到矩阵，找到矩阵中的最小距离值合并为一个新类，并作删除，再处理获得更新后的矩阵，迭代计算获得层次聚类树的表达矩阵；对于表达矩阵，由最后一次迭代数值向第一次迭代数值的顺序依次计算获得各次的聚类结果合理性值，由每次计算得到的聚类结果合理性值求取计算获得最终的阈值，以作为最终的阈值对工业数据进行聚类计算，获得最终聚类结果序列，通过联合时序判断获得系统稳态的情况。本发明适用性强，而且避免了处理数据中因为数据维度而产生的计算量剧增现象。

主权项

1.一种基于层次聚类的系统稳态检测算法，其特征在于：STEP 1生成聚类树：1.1)对于一段连续时间区间内包含N个采样点的工业数据{di},i＝1,2,3…,N，以集合中采样点作为类，di表示类的工业数据；1.2)计算所有两两类之间的距离，得到N×N的矩阵矩阵A中p行q列的元素记为a_pq，a_pq表示类d_p和类d_q之间的距离，a_pp＝0；1.3)找到矩阵A中的类间距最小值amn，即第m类和第n类为当前距离最近的两个类，将第m类和第n类合并为一个新类，删除矩阵A中的m行、n行、m列和n列，将当前剩余的类与合并得到的新类再采用步骤1.2)相同的方式计算类间距，获得更新后的矩阵A；1.4)重复步骤1.2)～1.3)进行迭代，直至矩阵A变成1×1的矩阵，记录每次迭代计算过程中的m，n和amn，构成层次聚类树的N×3的表达矩阵Z，m、n和amn分别作为矩阵Z的第一、第二、第三列数值；STEP 2阈值选取：对于表达矩阵Z，由最后一次迭代数值向第一次迭代数值的顺序依次计算获得各次的聚类结果合理性值D_zero(k)，由每次计算得到的聚类结果合理性值D_zero(k)求取计算获得最终的阈值，以z3f作为最终的阈值对工业数据{di}进行聚类计算，获得最终聚类结果序列T；STEP 3联合时序判断稳态：最终聚类结果序列T中的元素Ti若满足以下条件，则认为第m个采样点到第m+l‑1个采样点之间的系统处于稳态：Ti＝c，i＝m,m+1,m+2,…,m+l‑1其中，Ti为最终聚类结果序列T中第i采样点对应的聚类结果，c表示结果常数，l＝τ/Ts，τ为时间长度阈值，Ts为数据的采样时间间隔；所述步骤STEP 2每次计算均采用以下方式计算：以当前的最小距离值amn为阈值对工业数据{di}进行聚类计算，得到的聚类结果序列为Tk，k表示迭代序数，聚类结果序列Tk为1×N的整数序列，计算求取聚类结果序列Tk的差分序列D，计算差分序列D中零的个数作为聚类结果合理性值D_zero(k)；所述步骤STEP 2中由每次计算得到的聚类结果合理性值D_zero(k)求取计算获得最终的阈值具体为：由每次计算得到的聚类结果合理性值D_zero(k)构成聚类结果合理性值序列D_zero，计算求取聚类结果合理性值序列D_zero的差分序列，从中找到差分序列中最大的差分值及其所在的序号j，并以z3j作为最终的阈值。