[发明专利]一种基于动态超球结构变化的间歇过程测量数据异常检测方法

摘要

本发明公开一种基于动态超球结构变化的间歇过程测量数据异常检测方法，属于间歇过程监测技术领域。首先将间歇过程历史数据沿变量方向展开为二维数据并标准化数据；然后利用标准化的数据建立静态超球体，引入重要结构调节因子，求得静态超球体结构的拉格朗日乘子集；最后逐个读入待检测过程测量数据，使用标准化的历史数据与待检测过程测量数据建立动态超球体，求得动态超球体结构的拉格朗日乘子集，通过比较静态和动态超球体的结构变化，判断待检测过程测量数据是否异常。本方法充分考虑高维超球体的不规则性，避免SVDD方法中均值控制限导致的过程测量数据误检与漏检，根据超球体结构的动态变化实现过程测量数据异常检测，提高了检测准确率。

主权项

1.一种基于动态超球结构变化的间歇过程测量数据异常检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤，步骤一：将间歇过程历史数据按照变量方向展开为二维矩阵X_v(IK_sum×J)，其中I为批次编号，J为变量个数，K_i为第i个历史批次的总采样时间，K_sum为I个历史训练批次的总采样时间，并对展开数据X_v进行变量方向上的标准化得到并记录历史训练数据的均值mean(X_v)与标准差std(X_v)，为后续步骤提供数据基础；步骤二：基于动态超球结构变化的间歇过程测量数据异常检测方法离线训练；(1)利用步骤一所得的标准化后的训练数据集建立静态超球体，可得表征静态超球体结构的拉格朗日乘子集i为数据编号，n＝K_sum为数据集总长度；(2)将集合a中各个元素降序排列获得根据设定的重要结构调节因子θ，获得静态超球体的重要结构的拉格朗日乘子集为其中w为重要的结构个数；步骤三：基于动态超球结构变化的间歇过程测量数据异常检测方法的在线训练；(1)读入待检测过程测量数据x_test，利用步骤一所得历史训练数据的均值mean(X_v)与标准差std(X_v)，标准化待检测过程测量数据得构建动态训练数据集建立动态超球体，计算拉格朗日乘子集(2)将集合a_test中各个元素降序排列获得根据设定的重要结构调节因子θ，获得动态超球体的重要结构的拉格朗日乘子集为其中为重要结构个数；步骤四：基于动态超球结构变化的间歇过程测量数据异常检测方法的在线异常检测；通过比较静态超球体重要结构的拉格朗日乘子集与动态超球体重要结构的拉格朗日乘子集之间的差异，从而判断待检测过程测量数据是否为异常测量数据。