[发明专利]基于Limited-DTW的MKPCA间歇过程故障监测方法

摘要

本发明公开一种基于Limited‑DTW的MKPCA间歇过程故障监测方法，针对间歇过程固有的批次不等长特性，也为了克服传统解决批次间同步问题方法数据浪费、扭曲原始过程变量的自相关及变量之间的交叉相关关系的严重缺陷，本发明方法引入了全局路径限制和失真度阈值限制对动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)方法进行改进，避免算法长时间运行造成的监控弊端，并且解决了其处理过程的复杂性与其离线性导致其实际应用的困难。Limited‑DTW和基于MKPCA的监测方法的组合用于离线和在线实施；实验设计由青霉素发酵仿真平台和重组大肠杆菌实际生产过程完成，结果显示了本文方法的可行性和有效性。

主权项

1.一种基于Limited‑DTW的MKPCA间歇过程故障监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、针对青霉素的发酵过程数据进行数据预处理；将选取的青霉素发酵过程的10个批次在数据预处理时采用了沿批次展开方法，之后将沿批次对数据进行按列标准化处理，其中，10个批次数据为矩阵X’；步骤2、将提取的过程数据的平均轨迹进行缩放；选取B_RAW,i,i＝1,...,I为参考轨迹，它包含来自I个正常批次的原始测量值，I等于10，通过平均每个批次的范围来找到每个变量平均范围，然后存储这些值，将所有批次中的每个变量除以其平均范围，得到B_i，定义B_i,i＝1,...,I作为生成的缩放批次轨迹；步骤3、利用Limited‑DTW方法对不同批次轨迹进行同步处理；具体过程如下：在所有轨迹中选择一个轨迹B_k作为规整轨迹，令B_REF＝B_k，令W为Limited‑DTW算法中的权重矩阵，设W等于单位矩阵，对指定的最大迭代次数执行以下步骤，(1)在B_i,i＝1,...,I和B_REF之间进行Limited‑DTW同步，同步时，在DTW算法的基础上，搜索空间减少为上一步所提出的图中菱形和两条平行线之间交叉的部分，令为与B_REF同步后的批次轨迹，此时的持续时间与B_REF相等；(2)计算平均轨迹(3)根据计算每个变量方差的和，的倒数将是下一次迭代的特定变量的权重，即W将是一个对角矩阵：其中，k代表迭代空间的横坐标，j代表迭代空间的纵坐标，然后归一化W，使得权重的和等于变量的数量，即令W等于(4)对于前三次迭代，保持相同的参考轨迹：B_REF＝B_k，对于后续迭代，将参考设置为等于平均轨迹：(5)规整后的各批次数据形成新的矩阵X，此时，各批次数据等长；步骤4、发酵过程故障监测；对同步后的批次进行MKPCA建模，对于完成上述数据处理的数据X(I×kJ)进行MKPCA建模，其中，MKPCA模型表达式如下：X＝TP^T+E其中，P(J×R)为负载矩阵，T(I×kR)为得分矩阵，E(I×kJ)为残差矩阵，R为由累计方差贡献率保留的主元数目；最终由MKPCA模型确定得分矩阵T，进而求得X的非线性主元。