[发明专利]一种基于自适应阈值PLS的高炉铁水质量监测方法

摘要

本发明提供一种基于自适应阈值PLS的高炉铁水质量监测方法，包括：采集相同时刻的高炉运行参数和铁水质量变量；选择高炉炼铁正常过程的数据作为训练集，计算均值和标准差并标准化处理；构建PLS模型；获取高炉炼铁过程新的高炉运行参数样本数据并进行标准化处理；针对测试集，采用Q统计量和Hotelling’s T²统计量来检验高炉炼铁过程是否发生异常，计算测试集样本的Q统计量和T²统计量值，并计算固定控制限；实时计算当前时刻每个样本统计量的指数加权移动平均值，进而确定当前时刻的T²统计量自适应阈值和Q统计量自适应阈值，完成测试集的故障检测。本发明方法明显降低故障误报率，同时保证了故障检测效果的准确性和灵敏性。

主权项

1.一种基于自适应阈值PLS的高炉铁水质量监测方法，其特征在于，包括：步骤1、采集相同时刻的高炉炼铁历史数据中的高炉运行参数和铁水质量变量，将高炉运行参数作为数据矩阵X，铁水质量变量作为数据矩阵Y；步骤2、对输入数据矩阵X和输出数据矩阵Y做预处理，从中选择高炉炼铁正常过程的数据作为训练集，计算输入数据矩阵X和输出数据矩阵Y中各变量的均值和标准差，并标准化处理成零均值和单位标准差的数据；步骤3、采用非线性最小二乘迭代算法构建偏最小二乘模型(即PLS模型)来描述输入数据矩阵X和输出数据矩阵Y；步骤4、获取高炉炼铁过程新的高炉运行参数样本数据，并进行标准化处理，即减去步骤2中计算出的均值再除以步骤2中计算出的标准差，得到测试集；步骤5、针对测试集，对PLS模型采用Q统计量和Hotelling’s T²统计量来检验高炉炼铁过程是否发生异常，计算测试集样本的Q统计量和T²统计量值，并计算Q统计量和T²统计量的固定控制限；步骤6、采用指数加权移动平均技术，实时计算当前时刻每个样本统计量的指数加权移动平均值，进而确定当前时刻的T²统计量自适应阈值和Q统计量自适应阈值，完成测试集的故障检测：若当前时刻T²统计量的值、当前时刻Q统计量的值至少有一个超过相应的自适应阈值，则高炉炼铁过程发生了故障；所述T²统计量自适应阈值计算公式如下：其中，为T²统计量自适应阈值，表示置信水平为α的T²统计量的固定控制限，参数λ是加权因子，λ>1，h是滤波窗口的长度，t_i‑h+j表示i‑h+j时刻的T²统计量；Q统计量自适应阈值计算公式如下：其中，Q_ada[i]为Q统计量自适应阈值，Q_α表示置信水平为α的Q统计量的固定控制限，q_i‑h+j表示i‑h+j时刻的Q统计量。