CN109242046B - 基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法 - Google Patents

基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

针对非线性复杂系统机理模型难以建立、过程数据不符合高斯分布的特点，本发明利用系统中的离线正常工况训练数据和在线测量的过程数据，解决了非线性复杂系统的在线故障诊断问题。本发明方法是通过：第一步、离线训练步，利用正常工况下采集到的过程数据进行故障模式识别系统回归和阈值计算；第二步、在线检测步，利用模式识别系统，对非线性复杂系统在线采集到的过程数据进行检测统计量的在线计算；第三步、故障诊断步，通过计算得出统计量与阈值的在线比较，实现故障诊断。本发明具有以下优势：适用于过程数据不符合高斯分布的情况，且仅通过离线和在线数据即可实现故障诊断，而不依赖于机理模型；提出的在线故障诊断算法，适用于包含非线性特性的复杂系统，且相比于传统方法显著提高了故障检测率。

Description

基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法
技术领域
本发明涉及基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断算法，具体涉及局部加权映射回归及主元分析
背景技术
系统动力学定义非线性复杂系统(The Nonlinear and complex system)为具有高阶次、多回路和非线性信息反馈结构的系统。故非线性复杂系统的主要特点包括：其一是高阶数，系统的阶数由系统内的状态变量的数目决定的，而非线性复杂系统的阶数一般在四阶或五阶以上；其二是多回路，复杂系统内部相互作用的回路数且一般在10以上，主要回路在3个或4个以上；其三是非线性，其正是非线性的关系导致前述的“主回路”转移，它可以使系统中某一反馈回路在一段时期内对系统的机制起主导作用，产生相应的系统行为，然后又促使此主导作用向系统内的其他回路转移，并产生另一模式的系统行为。
而近年来随着计算机技术、信息化水平日益提高，复杂系统如ICF、化工、核电等非线性及机理复杂程度越来越高，因此难以对这类复杂系统实施基于机理模型的故障诊断。另一方面随着传感器和计算机储存技术的提高，复杂系统存在大量未被充分利用的离线、在线数据。如何利用这些数据，实现非线性复杂系统的在线故障诊断，从而提高非线性复杂系统的可靠性、安全性是亟待解决的关键问题，得到了学术界的广泛关注。
另一方面现有基于过程数据的故障诊断算法通常假设过程数据服从高斯分布，而实际非线性复杂系统运行过程中存在大量的不确定性，过程数据通常不符合高斯分布，这使得传统故障诊断算法在处理实际问题时故障检测率很低，进而影响运行过程的安全性和后续的控制决策等。
发明内容
本发明的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。
本发明还有一个目的是提供一种基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法，其能够通过一种针对非线性复杂系统结构复杂、机理模型难以建立、过程数据不符合高斯分布的特点，利用复杂系统运行过程的离线正常工况训练数据和在线测量的过程数据，解决了非线性复杂系统故障诊断系统的设计问题，以适用于过程数据不符合高斯分布的情况，且仅通过离线在线数据实现不依赖于系统模型，可适用于包含各种非线性特性的非线性复杂系统，显著提高了故障检测率，具有更为广阔的适应性。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法，其特征在于，利用系统中的离线正常工况训练数据及在线测量的过程数据，实现非线性复杂系统的故障诊断，具体包括以下步骤：
步骤一，离线训练步，基于正常非线性复杂系统运行过程中采集到的离线训练数据，通过离线训练算法得到与离线数据相关的全局数据统计量
Figure BDA0001824282890000021
以及阈值
Figure BDA0001824282890000022
步骤二，在线检测步，基于非线性复杂系统在线运行过程中采集到的过程数据，通过在线检测算法以得到与过程数据相关的全局检测统计量
Figure BDA0001824282890000023
步骤三，故障诊断，若
Figure BDA0001824282890000024
且对于各个局部模型均有
Figure BDA0001824282890000025
则没有检测出异常，返回步骤二，否则产生报警信息。
优选的是，其中，所述的离线训练算法包括：
步骤A1：采集N组正常工况下的过程数据作为离线训练数据；
步骤A2：基于获得的离线训练数据，采用局部加权映射回归算法以获得R个局部模型；
步骤A3：构成处于正常工况的复杂系统运行过程数据组成的输入数据集X＝[x1… xN]，以进行标准化和权重计算；
步骤A4：计算标准输入的协方差并进行奇异值分解，用奇异值的比值构造对角矩阵；
步骤A5：对于正常工况过程数据样本计算其在局部模型中的检测统计量；
步骤A6：计算非线性复杂系统正常运行过程数据样本的全局统计量；
步骤A7：用高斯核估计统计量的概率密度并计算阈值。
优选的是，其中，所述的在线检测算法包括：
步骤B1：在线获得新的非线性复杂系统运行过程输入测试数据xtest；
步骤B2：对每个局部模型分别对输入测试数据进行标准化处理xtest，r＝xtest-xr；
步骤B3：利用模型训练得到Sr，Ξr对每个局部模型分别计算局部检测统计量，其公式为
Figure BDA0001824282890000031
步骤B4：对局部检测统计量进行加权得到全局检测统计量，其公式为：
Figure BDA0001824282890000032
优选的是，其中，将离线训练数据划分为输出过程变量yn和输入过程变量xn，组成N组训练数据对(xn，yn)，i＝1，...，N；
在步骤A3中，对于步骤A2中得到的每个局部模型，对输入数据集分别进行0均值处理，得到R个标准化输入数据集，其公式如下所示：
Xr＝[x1-xr … xN-xr]，r＝1，…，R；
对于步骤A2中得到的每个局部模型，计算各过程变量样本点在局部模型中的权重，其公式如下所示：
ωrn＝exp(-0.5(xn-xr)TD(xn-xr))，，ωr＝[ωr1 … ωrN]，r＝1，...，R；
其中D为用常数对角矩阵。
优选的是，其中，在步骤A4中，通过计算标准输入的协方差并进行奇异值分解，其公式如下所示：
Figure BDA0001824282890000033
其中Λres≈0并有Λr＝diag(λ1，r，...，λm，r)，λ1，r≥λ2，r≥…≥λm，r，对于每个局部模型计算的公式为
Figure BDA0001824282890000034
在步骤A5中，基于离线训练数据样本，计算其在局部模型中的检测统计量，其计算公式为
Figure BDA0001824282890000035
在步骤A6中，基于离线训练数据样本以计算得到全局统计量，其计算公式为
Figure BDA0001824282890000041
在步骤A7中，估计统计量
Figure BDA0001824282890000042
的概率密度
Figure BDA0001824282890000043
其中，K(·)为高斯核，h＝1.06σN-0.2，σ为
Figure BDA0001824282890000044
的标准差；
对于给定的置信度α，计算检测统计量
Figure BDA0001824282890000045
的阈值
Figure BDA0001824282890000046
其公式如下所示：
Figure BDA0001824282890000047
优选的是，其中，在步骤三中的故障诊断后，如果复杂系统仍在运行，则返回步骤二继续对下一组在线测量的过程数据进行故障诊断。
本发明至少包括以下有益效果：其一，适用于过程数据不符合高斯分布的情况，且仅通过离线和在线数据即可实现故障诊断，而不依赖于机理模型；
其二，本发明提出的在线故障诊断算法，适用于包含非线性特性的复杂系统，且相比于传统方法显著提高了故障检测率。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为本发明的一个实施例中局部加权映射回归算法流程图；
图2为本发明在具体实施方式提出的设计方法的流程图；
图3为本发明在TE复杂系统中模型回归效果图；
图4为本发明在TE复杂系统典型故障诊断效果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
根据本发明的一种基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法，其特征在于，利用系统中的离线正常工况训练数据及在线测量的过程数据，实现非线性复杂系统的故障诊断，具体包括以下步骤：
步骤一，离线训练步，基于正常非线性复杂系统运行过程中采集到的离线训练数据，通过离线训练算法得到与离线数据相关的全局数据统计量
Figure BDA0001824282890000051
以及阈值
Figure BDA0001824282890000052
步骤二，在线检测步，基于非线性复杂系统在线运行过程中采集到的过程数据，通过在线检测算法以得到与过程数据相关的全局检测统计量
Figure BDA0001824282890000053
步骤三，故障诊断，若
Figure BDA0001824282890000054
且对于各个局部模型均有
Figure BDA0001824282890000055
则没有检测出异常，返回步骤二，否则产生报警信息。采用这种方案首先通过正常工况下采集到的过程数据进行故障模式识别系统回归和阈值计算；然后利用模式识别系统，对非线性复杂系统在线采集到的过程数据进行检测统计量的在线计算；最终通过计算得出统计量与阈值的在线比较，实现故障诊断，故本发明仅通过离线和在线数据即可实现故障诊断，而不依赖于机理模型，且适用于过程数据不符合高斯分布的情况；此外，提出的在线故障诊断算法，适用于包含非线性特性的复杂系统，相比于传统方法显著提高了故障检测率，具有适应性好，检测性能优异，稳定性好的有利之处。并且，这种方式只是一种较佳实例的说明，但并不局限于此。在实施本发明时，可以根据使用者需求进行适当的替换和/或修改。
在另一种实例中，如图2所示，
所述的离线训练算法包括：
步骤A1：采集N组正常工况下的过程数据作为离线训练数据；
步骤A2：基于获得的离线训练数据，采用局部加权映射回归算法以获得R个局部模型；
步骤A3：构成处于正常工况的复杂系统运行过程数据组成的输入数据集X＝[x1… xN]，以进行标准化和权重计算；
步骤A4：计算标准输入的协方差并进行奇异值分解，用奇异值的比值构造对角矩阵；
步骤A5：对于正常工况过程数据样本计算其在局部模型中的检测统计量；
步骤A6：计算非线性复杂系统正常运行过程数据样本的全局统计量；
步骤A7：用高斯核估计统计量的概率密度并计算阈值。采用这种方案通过对离线训练步算法的设计，以使其能充分考虑过程数据不符合高斯分布的情况，显著提高非线性复杂系统的故障检测率，具有可实施效果好，适应性强的有利之处。并且，这种方式只是一种较佳实例的说明，但并不局限于此。在实施本发明时，可以根据使用者需求进行适当的替换和/或修改。
在另一种实例中，如图2所示，所述的在线检测算法包括：
步骤B1：在线获得新的非线性复杂系统运行过程输入测试数据xtest；
步骤B2：对每个局部模型分别对输入测试数据进行标准化处理xtest，r＝xtest-xr；
步骤B3：利用模型训练得到Sr，Ξr对每个局部模型分别计算局部检测统计量，其公式为
Figure BDA0001824282890000061
步骤B4：对局部检测统计量进行加权得到全局检测统计量，其公式为：
Figure BDA0001824282890000062
采用这种方案对在线检测步的算法进行设计，以使得其与离线训练步的结果相配合，共同保证在线检测效果的优异性，具有可实施效果好，可操作性强，适应性好的有利之处。并且，这种方式只是一种较佳实例的说明，但并不局限于此。在实施本发明时，可以根据使用者需求进行适当的替换和/或修改。
在另一种实例中，将离线训练数据划分为输出过程变量yn和输入过程变量xn，组成N组训练数据对(xn，yn)，i＝1，...，N；
在步骤A3中，对于步骤A2中得到的每个局部模型，对输入数据集分别进行0均值处理，得到R个标准化输入数据集，其公式如下所示：
Figure BDA0001824282890000063
对于步骤A2中得到的每个局部模型，计算各过程变量样本点在局部模型中的权重，其公式如下所示：
ωrn＝exp(-0.5(xn-xr)TD(xn-xr))，，ωr＝[ωr1 … ωrN]，r＝1，...，R；
其中D为用常数对角矩阵。采用这种方案通过对离线训练步中算法的具化，以使其更具有本发明所宣称的效果，具有可实施效果好，适应性强，稳定性好的有利之处。并且，这种方式只是一种较佳实例的说明，但并不局限于此。在实施本发明时，可以根据使用者需求进行适当的替换和/或修改。
在另一种实例中，在步骤A4中，通过计算标准输入的协方差并进行奇异值分解，其公式如下所示：
Figure BDA0001824282890000071
其中Λres≈0并有Λr＝diag(λ1，r，...，λm，r)，λ1，r≥λ2，r≥…≥λm，r，对于每个局部模型计算的公式为
Figure BDA0001824282890000072
在步骤A5中，基于离线训练数据样本，计算其在局部模型中的检测统计量，其计算公式为
Figure BDA0001824282890000073
在步骤A6中，基于离线训练数据样本以计算得到全局统计量，其计算公式为
Figure BDA0001824282890000074
在步骤A7中，估计统计量
Figure BDA0001824282890000075
的概率密度
Figure BDA0001824282890000076
其中，K(·)为高斯核，h＝1.06σN-0.2，σ为
Figure BDA0001824282890000077
的标准差；
对于给定的置信度α，计算检测统计量
Figure BDA0001824282890000078
的阈值
Figure BDA0001824282890000079
其公式如下所示：
Figure BDA00018242828900000710
采用这种方案通过对离线训练步中各步骤的具化设计，以使得其可与其它步骤相互配合，共同具体的协作、配合，以使其达到本发明所宣称的技术效果，具有可实施效果好，适应性强的有利之处。并且，这种方式只是一种较佳实例的说明，但并不局限于此。在实施本发明时，可以根据使用者需求进行适当的替换和/或修改。
在另一种实例中，在步骤三中的故障诊断后，如果复杂系统仍在运行，则返回步骤二继续对下一组在线测量的过程数据进行故障诊断。采用这种方案通过对检测后对工况继续检测，以使得其能对工况中的故障进行在线检测，以供工作人员对整个复杂系统运行环节中故障的排除，具有可实施效果好，可操作性强，适应性好的有利之处。并且，这种方式只是一种较佳实例的说明，但并不局限于此。在实施本发明时，可以根据使用者需求进行适当的替换和/或修改。
具体应用实施例：
以下将利用田纳西-伊斯曼(TennesseeEastman)复杂系统仿真过程来说明本发明的有效性。该过程包含物料成分一共有八种，其中四种气体进料成分A，C，D，E；一种不可溶的惰性成分B；两种液态产品成分G和H，以及一种液态副产品成分F。本应用中对A/C进料比故障(IDV(1))、物料C集箱压力可用性降低故障(IDV(7))、A/B/C物料占比随机跳变(IDV(8))和过程运行过程发生的未知故障(IDV(17))开展研究。本应用举例中采集500个正常工况过程数据，并对每类故障采集960个用于算法测试的过程数据。依据本发明所提出的故障诊断流程具体实施方式：
步骤一、离线训练步，利用正常工况下采集的过程数据进行故障模式识别系统回归
步骤A1：采集500组正常工况下的过程变量数据作为离线训练数据，选取产品质量成分分析E(XMEAS(38))划分为输出过程变量yn，选取22个过程变量(XMEAS(1-22))和操作变量(XMV(1-11))作为输入过程变量xn，组成500组训练数据对(xn，yn)，i＝1，...，N。
步骤A2：将500组训练数据对(xn，yn)用于局部加权映射回归算法，具体算法如图1所示，获得R个局部模型。
步骤A3：构成处于正常工况的复杂系统运行过程数据组成的输入数据集，进行标准化得到Xr和权重ωr。
步骤A4：计算标准输入的协方差并进行奇异值分解得到Sr，Sr⊥，Λr，并用奇异值的比值构造对角矩阵Ξr。
步骤A5：对于正常工况过程数据样本计算其在局部模型中的检测统计量
Figure BDA0001824282890000081
步骤A6：计算复杂系统正常运行过程数据样本的全局统计量
Figure BDA0001824282890000082
步骤A7：估计统计量
Figure BDA0001824282890000083
的概率密度p(T2)并计算检测统计量
Figure BDA0001824282890000084
的阈值
Figure BDA0001824282890000085
本发明对TE典型过程进行模型回归，并对产品质量成分分析E(XMEAS(38))进行预测，预测值和测量值得均方误差为4.45×10-6，预测结果和预测误差如图3所示。
步骤二、在线检测步，对在线采集到的过程数据进行在线诊断
步骤B1：从应用实例960个故障样本点中依次提取故障样本点xtest，模拟对复杂系统运行过程中测量的过程数据进行在线故障诊断。
步骤B2：对故障样本点xtest进行标准化处理xtest，r＝xtest-xr
步骤B3：利用模型训练得到Sr，Ξr对每个局部模型分别计算局部检测统计量
Figure BDA0001824282890000091
步骤B4：对局部检测统计量进行加权得到全局检测统计量
Figure BDA0001824282890000092
步骤B5：若
Figure BDA0001824282890000093
且对于各个局部模型均有
Figure BDA0001824282890000094
则没有检测出异常，否则产生报警信息。返回步骤B1继续对下一组在线测量的过程数据进行故障诊断。
针对典型故障类型(IDV(1))、(IDV(7))、(IDV(8))、(IDV(17))本发明算法得故障诊断结果如图4所示。本发明所提出的设计方案的结果与与一般故障监测方法的结果对比如表1所示：
Figure BDA0001824282890000095
综上，本发明所提出的基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法对各典型故障的检测率可分别提高15％-150％，检测效果提升显著，且还具有以下几方面优势：
1、适用于过程数据不符合高斯分布的情况，且仅通过离线和在线数据即可实现故障诊断，而不依赖于机理模型；
2、本发明提出的在线故障诊断算法，适用于包含非线性特性的复杂系统，且相比于传统方法显著提高了故障检测率。
这里说明的设备数量和处理规模是用来简化本发明的说明的。对本发明的基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法的应用、修改和变化对本领域的技术人员来说是显而易见的。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用。它完全可以被适用于各种适合本发明的领域。对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改。因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (5)

1.一种基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法，其特征在于，利用系统中的离线正常工况训练数据及在线测量的过程数据，实现非线性复杂系统的故障诊断，具体包括以下步骤：
步骤一，离线训练步，基于正常非线性复杂系统运行过程中采集到的离线训练数据，通过离线训练算法得到与离线数据相关的全局数据统计量
Figure FDA0003290900930000011
以及阈值
Figure FDA0003290900930000012
步骤二，在线检测步，基于非线性复杂系统在线运行过程中采集到的过程数据，通过在线检测算法以得到与过程数据相关的全局检测统计量
Figure FDA0003290900930000016
步骤三，故障诊断，若
Figure FDA0003290900930000014
且对于各个局部模型均有
Figure FDA0003290900930000015
则没有检测出异常，返回步骤二，否则产生报警信息；
所述的离线训练算法包括：
步骤A1：采集N组正常工况下的过程数据作为离线训练数据；
步骤A2：基于获得的离线训练数据，采用局部加权映射回归算法以获得R个局部模型；
步骤A3：构成处于正常工况的复杂系统运行过程数据组成的输入数据集X＝[x1…xN]，以进行标准化和权重计算；
步骤A4：计算标准输入的协方差并进行奇异值分解，用奇异值的比值构造对角矩阵Ξr；
步骤A5：对于正常工况过程数据样本计算其在局部模型中的检测统计量；
步骤A6：计算非线性复杂系统正常运行过程数据样本的全局统计量；
步骤A7：用高斯核估计统计量的概率密度并计算阈值。
2.如权利要求1所述的基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法，其特征在于，所述的在线检测算法包括：
步骤B1：在线获得新的非线性复杂系统运行过程输入测试数据xtest；
步骤B2：对每个局部模型分别对输入测试数据进行标准化处理xtest，r＝xtast-xr；
步骤B3：利用模型训练得到Sr，Ξr对每个局部模型分别计算局部检测统计量，其公式为
Figure FDA0003290900930000021
步骤B4：对局部检测统计量进行加权得到全局检测统计量，其公式为：
Figure FDA0003290900930000022
3.如权利要求1所述的基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法，其特征在于，将离线训练数据划分为输出过程变量yn和输入过程变量xn，组成N组训练数据对(xn，yn)，i＝1，...，N；
在步骤A3中，对于步骤A2中得到的每个局部模型，对输入数据集分别进行0均值处理，得到R个标准化输入数据集，其公式如下所示：
Figure FDA0003290900930000023
对于步骤A2中得到的每个局部模型，计算各过程变量样本点在局部模型中的权重，其公式如下所示：
ωrn＝exp(-0.5(xn-xr)TD(xn-xr))，ωr＝[ωr1…ωrN]，r＝1，...，R；
其中D为常数对角矩阵。
4.如权利要求3所述的基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法，其特征在于，在步骤A4中，通过计算标准输入的协方差并进行奇异值分解，其公式如下所示：
Figure FDA0003290900930000024
其中Λres≈0并有Λr＝diag(λ1，r，...，λm，r)，λ1，r≥λ2，r≥…≥λm，r，对于每个局部模型计算的公式为
Figure FDA0003290900930000025
在步骤A5中，基于离线训练数据样本，计算其在局部模型中的检测统计量，其计算公式为
Figure FDA0003290900930000026
在步骤A6中，基于离线训练数据样本以计算得到全局统计量，其计算公式为
Figure FDA0003290900930000027
在步骤A7中，估计统计量
Figure FDA0003290900930000028
的概率密度
Figure FDA0003290900930000029
其中，K(·)为高斯核，h＝1.06σN-0.2，σ为
Figure FDA00032909009300000210
的标准差；
对于给定的置信度α，计算检测统计量
Figure FDA00032909009300000211
的阈值
Figure FDA00032909009300000212
其公式如下所示：
Figure FDA0003290900930000031
5.如权利要求1所述的基于非线性复杂系统过程数据的在线故障诊断方法，其特征在于，在步骤三中的故障诊断后，如果复杂系统仍在运行，则返回步骤二继续对下一组在线测量的过程数据进行故障诊断。
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