[发明专利]一种原油脱盐过程的运行模式故障监测方法

摘要

本发明提供一种原油脱盐过程的运行模式故障监测方法，属于现代流程工业过程监控领域。该方法利用过程运行中的大量数据，提出一种基于运行模式的故障检测技术，将运行模式的概念引入工业控制领域，通过特征选择和特征提取构建工业过程的运行模式，再利用势函数判别法对获取的运行模式进行分类，判断系统是否处于故障状态。由于运行模式蕴含了更多的过程信息，更能全面且准确地反应系统行为和运行状态，从而提高现代流程工业故障检测的准确率，这对于丰富和发展过程控制理论具有重要意义，同时对于降低过程的能源消耗、优化运行成本以及提高产品的竞争力等均有重要的理论价值和现实意义，在流程工业中定有广泛的应用前景。

主权项

1.一种原油脱盐过程的运行模式故障监测方法，其特征在于，步骤如下：步骤一：初始数据的采集与预处理采集原油脱盐过程中的原始特征信息，通过剔除异常数据、填充缺失数据、纠正错误数据和数据对齐的方式进行数据的预处理；步骤二：运行模式向量的构建(1)对步骤一预处理之后的数据进行变量选择，挑选出有效的、能反映系统行为和过程状态的特征数据，同时剔除无效特征，以初步降低系统过程信息的特征空间维数；(2)利用变换技术将步骤(1)得到的特征数据进行变换，得到综合特征，并构建运行模式向量X＝[X1,X2,…,Xn]，确保消除特征数据之间的相关性，再次降低系统过程信息的特征空间维数；步骤三：利用势函数判别法对构建的运行模式向量进行分类(3)用势函数H(X,Xm)来表达步骤(2)构建的运行模式向量X＝[X1,X2,…,Xn]，得到以样本点Xm为中心，Xm周围空间中任一点X处的势能分布情况，其中，n为样本点的个数，m＝{1,2,…n}为第m个样本点；其中，属于ω1类样本点的势能为正值，属于ω2类样本点的势能值乘以‑1变为负值；在ω1类样本点聚类的空间区域中，对所有ω1类样本点的势能分布进行叠加，得到一个“高峰”；在ω2类样本点聚类的空间区域中，对所有ω2类样本点的势能分布进行叠加，得到一个“低谷”；(4)设初始累积势函数H0(X)＝0，利用迭代算法式(1)对累积势函数进行更新：Hk+1(X)＝Hk(X)+rk+1H(X,Xm+1)     (1)其中，k为迭代次数，rk+1为校正项系数，rk+1的计算公式如式(2)：(5)执行步骤(4)中的累积势函数迭代算法，直到累积势函数对所有样本点都能正确分类，得到最终的累积势函数H(X)；(6)当H(X)＜0时，则原油脱盐过程的运行状态处于故障模式；当H(X)>0时，则原油脱盐过程的运行状态处于正常模式。