CN110045714A - 一种基于权重近邻规则的工业过程监控方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于权重近邻规则的工业过程监控方法，涉及一种工业过程监控方法，所述采集正常生产的监控数据作为训练数据，对在训练数据集中，寻找每个样本的前k近邻样本，并计算其到k近邻样本的距离，以训练样本的第k近邻的局部近邻平均距离倒数为权重，构建加权距离D，最后计算每个样本到其k近邻样本的加权距离的平方和作为监控指标，通过训练样本的统计量使用核密度估计方法确定统计量的控制限；使用此监控指标对在线生产过程进行监控，当在线新样本的监控指标大于控制限，则其为故障；否则为正常；该方法使用近邻距离作为权重的近邻规则技术对工业和制药生产过程进行监控和故障诊断，尤其适用于工业生产过程和制药生产过程的监控。
Description
技术领域
本发明涉及一种工业过程监控方法，特别是涉及一种基于权重近邻规则的工业过程监控方法。
背景技术
现代工业中，产品生产广泛采用间歇生产过程。间歇生产过程具有批次不等长、多工序、分布非高斯等特点。为保证生产质量和提高生产效率，间歇过程的故障检测方法逐渐成为研究热点。多元统计控制通过主元分析(Principal Component Analysis, PCA)应用T2和SPE统计量进行故障检测，该方法在间歇过程中已经得到广泛应用[1-8]。同时PCA方法也是数据压缩和信息提取的有效工具[9] ,但其在具有多工序、分布非高斯、非线性、多模态等特点间歇生产过程中应用是相对困难的。针对非线性问题，出现了核主元分析方法(Kernel Principal Component Analysis, kPCA) [10-11]。kPCA对多工况下的故障检测仍然存在困难。
针对间歇过程的非线性和多工况等特征，He等提出了基于k近邻(k NearestNeighbor， kNN)的故障检测方法，并成功应用在半导体蚀刻工艺过程中[12]。kNN方法通过局部距离信息统计，能够有效降低非线性和多工况的影响，提高过程故障检测效率。但是该方法由于需要频繁计算高维样本间距离，增大了系统的计算负载和存储负担。随后，He等提出PCA和kNN相结合的故障检测方法（PC-kNN）[13]。PC-kNN方法能够有效降低距离计算的复杂度，提高系统监控的及时性。此外还有大量的有关kNN改进算法被用于故障监视。如将kNN与扩散映射相结合的故障监视[14]；基于在线升级主样本建模的批次过程kNN故障检测方法[15]；基于GMM的马氏距离kNN故障检测[16]等等。此类方法都没有考虑工况结构差异明显的问题。
多工况间歇过程中，除工况中心不同外，其各工况结构特征相似时，PC-kNN能够给出较好的监控结果。但是针对工况方差差异明显时，PC-kNN的监控性能明显降低。方差差异制约系统控制限的确定， kNN的控制限往往被方差大的工况所决定。当故障点分布在方差小的工况附近，但已经偏离正常轨迹，此时kNN检测结果出现误报。针对多工况数据特征，本文提出一种基于PC-wkNN (principal component and weighted k Nearest Neighbor)故障检测方法。在主元空间以训练样本的第k近邻与其局部近邻平均距离倒数为权重，构建加权距离统计量D，根据t分布确定统计量D的控制限。加权距离D可以有效降低工况中心漂移和方差差异明显的影响，提高间歇过程故障检测效率。本文通过两个模拟实例及青霉素发酵仿真实验，将PC-wkNN与PCA、FD-kNN、PC-kNN方法作比较分析,进一步证明了本文方法的有效性。
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发明内容
本发明的目的在于提供一种基于权重近邻规则的工业过程监控方法，该方法使用近邻距离作为权重的近邻规则技术对工业和制药生产过程进行监控和故障诊断，尤其适用于工业生产过程和制药生产过程的监控。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于权重近邻规则的工业过程监控方法，所述方法包括以下制备过程：
首先采集正常生产的监控数据作为训练数据，对在训练数据集中，寻找每个样本的前k近邻样本，并计算其到k近邻样本的距离，以训练样本的第k近邻的局部近邻平均距离倒数为权重，构建加权距离D，最后计算每个样本到其k近邻样本的加权距离的平方和作为监控指标，通过训练样本的统计量使用核密度估计方法确定统计量的控制限；使用此监控指标对在线生产过程进行监控，当在线新样本的监控指标大于控制限，则其为故障；否则为正常；
基于权重近邻规则的工业过程监控步骤：
a离线建模
1）使用PCA把训练数据降维到维主元空间，得到的得分矩阵和负载；
2）根据公式（2）计算样本的加权距离；
3）根据分布及相关统计知识，确定检测模型的控制限；
b在线检测
1）使用PCA计算待检测样本在主元空间的得分；
2）根据公式（2）计算的加权距离所述的一种基于权重近邻规则的工业过程监控方法，所述k近邻方法的基本思想是使用样本与其近邻的距离度量样本的差异。
本发明的优点与效果是：
本发明一种基于权重近邻规则的工业过程监控方法，针对多工况间歇生产过程中，过程数据维数高、中心漂移和方差差异明显等特点，提出了基于加权k近邻相结合的生产过程监控方法(wkNN)。该方法使用近邻距离作为权重的近邻规则技术对工业和制药生产过程进行监控和故障诊断，尤其适用于工业生产过程和制药生产过程的监控。
附图说明
图1 本发明两个模态图；
图2 本发明技术流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明进行详细说明。
本发明一种基于权重近邻规则的工业过程监控方法，针对多工况间歇生产过程中，过程数据维数高、中心漂移和方差差异明显等特点，提出了基于加权k近邻相结合的生产过程监控方法(wkNN)。
该方法首先采集正常生产的监控数据作为训练数据，对在训练数据集中，寻找每个样本的前k近邻样本，并计算其到k近邻样本的距离，以训练样本的第k近邻的局部近邻平均距离倒数为权重，构建加权距离D，最后计算每个样本到其k近邻样本的加权距离的平方和作为监控指标，通过训练样本的统计量使用核密度估计方法确定统计量的控制限。使用此监控指标对在线生产过程进行监控，当在线新样本的监控指标大于控制限，则其为故障；否则为正常。
k近邻方法的基本思想是使用样本与其近邻的距离度量样本的差异。首先，在训练数据集中寻找样本的前k个近邻。其次计算到前k个近邻样本的距离平方和
其中为样本与其第近邻的距离。最后，根据非中心的卡方分布，确定检测控制限，当待检测样本的D2大于控制限时判定为故障样本，否则认为其是正常样本。
FD-kNN的缺陷是增大了系统的计算负载和存储负担，因为需要频繁计算高维样本间距离及查询前k近邻。此方法的计算复杂度正比于样本的变量维数，为了克服此缺陷，可以使用降维技术，减小变量维数，从而降低计算量和存储负担。PCA是一种线性降维技术，能够提取数据的主要特征，保持数据非线性和多模态结构。He等提出提出PCA和kNN相结合的故障检测方法（PC-kNN）。首先使用PCA将m维数据降维到l维主元空间，再在主元空间对样本的得分使用kNN进行故障检测。
多模态数据集具有两个特征，一是各个模态的数据中心不重合；二是数据的离散程度不同，即各个模态方差不同。当样本数据集只是数据中心不重合而方差差异很小时，FD-kNN和PC-kNN方法都能够较好地完成故障检测。
当两个模态的方差差异较大时，kNN中的统计量D2并不能反映出故障样本与正常样本数据集的差异。因为此时两个模态的方差差异较大，两个模态的样本的统计值D2会显著不同；同时控制限完全由方差较大的模态所决定。当较小方差所对应模态发生微弱故障时，会小于，此时FD-kNN和PC-kNN方法将无法检测这类故障。
如图1所示，正常样本集由两个模态组成：左边的样本数据之间的距离是1，为第1模态；右边的样本数据间的距离是2，为第2模态。两个模态的数据离散程度明显不同。样本到它的最近邻样本的距离是1.5，故其为模态1的故障点。现取，按kNN的D2计算公式（1）及卡方分布知识可计算控制限，而样本点的，则kNN方法将其误报为正常点。原因在于两个模态的方差结构差异较大，控制限完全离散程度较大的的模态2所决定。
为了消除两个模态的方差差异影响，提出一种加权k近邻方法（weighted kNNrule ，wkNN）：首先计算样本与其第k近邻的距离，再计算与其前K近邻的平均距离，将作为距离的权重，得到样本的加权距离，即
（2）
其中，为样本与其第j近邻的距离。因为近似服从非中心的正态分布，平均距离服从非中心的卡方分布，所以D服从非中心的t分布。由t分布的上分位数可以确定控制限。
如图1中，数据按公式（2）计算可得两个模态中的正常点的统计值D都为1，而故障点的统计值，显然加权k近邻方法能够识别故障点。技术流程见图2。
基于权重近邻规则的工业过程监控技术分为两步
1离线建模
1）使用PCA把训练数据降维到维主元空间，得到的得分矩阵和负载
2）根据公式（2）计算样本的加权距离
3）根据分布及相关统计知识，确定检测模型的控制限
2在线检测
1）使用PCA计算待检测样本在主元空间的得分
2）根据公式（2）计算
3）将与控制限比较，若，则样本判为故障点，否则为正常。
Claims (2)
1.一种基于权重近邻规则的工业过程监控方法，其特征在于，所述方法采集正常生产的监控数据作为训练数据，对在训练数据集中，寻找每个样本的前k近邻样本，并计算其到k近邻样本的距离，以训练样本的第k近邻的局部近邻平均距离倒数为权重，构建加权距离D，最后计算每个样本到其k近邻样本的加权距离的平方和作为监控指标，通过训练样本的统计量使用核密度估计方法确定统计量的控制限；使用此监控指标对在线生产过程进行监控，当在线新样本的监控指标大于控制限，则其为故障；否则为正常；
基于权重近邻规则的工业过程监控步骤：
a离线建模
1）使用PCA把训练数据降维到维主元空间，得到的得分矩阵和负载；
2）根据公式（2）计算样本的加权距离；
3）根据t分布及相关统计知识，确定检测模型的控制限；
b在线检测
1）使用PCA计算待检测样本在主元空间的得；
2）根据公式（2）计算的加权距离。
2.根据权利要求1所述的一种基于权重近邻规则的工业过程监控方法，其特征在于，所述k近邻方法的基本思想是使用样本与其近邻的距离度量样本的差异。
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