CN111401573B - 一种工况状态建模与修正模型方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种工况状态建模与修正模型方法，收集数据，按照时间顺序排列，形成时间序列数据集；对时间序列数据集进行预处理；将预处理后的时间序列数据集进行聚类，计算聚类的中心点数据集，生成工况数据集和工况过程数据集；对于工况过程数据集，统计工况转移概率，形成工况转移概率模型数据集；收集数据，检测并处理所述数据；逐段计算工况状态转移模式并处理。本发明基于统计建模方法，并且引入专家先验知识，逐步修正所建立的模型，使模型范围覆盖整个系统工况状态，解决机理分析建模方法和基于统计建模方法覆盖率低的问题，可以作为异常工况诊断方法的输入，可以有效地提高异常诊断的准确率。

Description

一种工况状态建模与修正模型方法
技术领域
本发明涉及计算机科学技术领域，具体地说是一种工况状态建模与修正模型方法。
背景技术
在过去的几十年中，维护功能变得越来越重要。意想不到的停机时间对维护功能的影响可能是很大的，将导致运转中断与生产力损失，甚至导致生产事故的发生。在有限的维护资源和人员情况下，及时维护是很难达到的。异常诊断方法的效率高低往往取决于诊断模型的优良。建立数学模型的方法大致可分为两类，机理分析建模方法、统计建模方法。
机理分析建模方法是指从过程机理出发，遵循生产过程中的物理、化学规律建立关键变量与其他可测变量之间的数学方程，经推导建立起来的描述过程的方程组的数学模型。这种建模的好处就是可以很清楚地展示系统的内在结构和联系，反映了实际过程的本质。但是此方法建模难度大、周期长，且模型中众多的结构参数和物性参数难于求取，方法的应用受到限制。
基于统计建模方法是指将系统看作黑箱，不分析其内部机理，而只根据研究对象中的输入输出数据之间的相互关系直接建模，模型的在线校正能力强，并能适用于高度非线性和严重不确定系统，从而为解决复杂系统过程参数的模型问题提供了一条有效途径。但基于统计建模方法具有一定的局限性。对复杂非线性过程，样本数据通常只包括某些区域，无法覆盖整个区域。扩大样本数据集的范围又会导致模型复杂，求解难度增大。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种工况状态建模与修正模型方法，在基于统计建模方法上，引入专家先验知识，能够解决现有统计模型无法覆盖整个区域的问题。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：
一种工况状态建模与修正模型方法，包括以下步骤：
步骤1：收集数据，按照时间顺序排列，形成时间序列数据集；
步骤2：对时间序列数据集进行预处理；
步骤3：将预处理后的时间序列数据集进行聚类，计算聚类的中心点数据集，生成工况数据集和工况过程数据集；
步骤4：对于工况过程数据集，统计工况转移概率，形成工况转移概率模型数据集；
步骤5：收集数据，检测并处理所述数据；
步骤6：逐段计算工况状态转移模式并处理。
所述步骤1包括：
对收集的数据(x1，x2，...，xm)标记时间序列标签，形成时间序列数据集(ti，xi1，xi2，...，xim)；其中m表示参数数量，ti表示时间序列标签并且是递增的，x表示不同的参数。
所述步骤2包括：
将时间序列数据集(ti，xi1，xi2，...，xim)中时间序列数据中不相关参数删除，得到降维后的时间序列数据集(ti，xi1，xi2，...，xin)，n≤m，其中，ti表示时间序列标签并且是递增的，m表示参数数量，n表示降维后的参数数量，x表示不同的参数。
所述降维包括：
针对每一维的参数分别计算方差，得到(σ1，σ2，...，σm)；计算方差的均值删除(σ1，σ2，...，σm)中小于/>的值，得到(σ1，σ2，...，σn)，从而得到降维后的时间序列数据集(ti，xi1，xi2，...，xin)；其中，ti表示时间序列标签并且是递增的，m表示参数数量，n表示降维后的参数数量，x表示不同的参数，σm表示对应参数的方差。
所述聚类采用k均值算法，具体为：
输入为降维后的数据集(xi1，xi2，...，xin)，k的取值范围[Kmin，Kmax]；
对于每一个k值分别对降维后的数据集(xi1，xi2，...，xin)作k均值聚类，对每次聚类结果，求出簇内误差平方和SSE值；
取min(SSE)时，簇划分(C1，C2，...，CK)作为输出。
其中，C1，C2，...，CK表示簇的集合，K表示划分成的簇的个数，也即工况类型的数量。
所述生成工况数据集和工况过程数据集包括：
首先，对数据集(xi1，xi2，...，xin)的簇划分(C1，C2，...，CK)标记工况类型，形成工况数据集，表示为(xi1，xi2，...，xin，yk)；同时，分别计算簇划分的中心点，形成中心点数据集(ck1，ck2，...，ckn，yk)。其中y表示工况类型且y的数量与簇划分的数量是相同的，即k≤K；C表示与工况数据集(xi1，xi2，...，xin，yk)中对应的参数；
然后，计算簇内各个数据到本簇内中心节点的距离，取距离最大值Dmax；
最后，以时间序列数据集为基准，将工况数据集增加时间序列标签，形成工况过程数据集，表示为(ti，xi1，xi2，...xin，yk)；其中y表示工况类型且y的数量与簇划分的数量是相同的，即k≤K；ti表示时间序列标签且是递增的。
所述工况转移概率模型数据集为其中M为窗口大小，/>K为工况类型的数量，1≤a1，a2，a3，aM，aM+1≤n，n表示降维后的参数数量。
所述工况转移模式为表示工况类型/>先出现，工况类型再出现，接着工况类型/>出现……，直至工况类型/>出现，其中1≤a1，a2，a3，am≤n，n表示降维后的参数数量。
所述收集数据，检测并处理所述数据包括：
收集数据，取其中n维参数，作为输入数据(x′1，x′2，...，x′n)，其中n表示降维后的参数数量并且参数与降维后的数据集(xi1，xi2，...，xin)所选取的参数是相同的，计算输入数据与中心点数据集的距离，取距离的最小值d；
如果d≤Dmax,则取距离为d的中心点的工况类型，增加时间序列标签，形成时间序列数据(t′，x′1，x′2，...，x′n，y′)，将其保存到待处理数据集(t′i，x′i1，x′i2，...，x′in，y′k′)中；
如果d＞Dmax，则说明该输入数据与任何工况类型都不匹配，修改工况数据集和中心点数据集；其中Dmax表示簇内各个数据到本簇内中心节点的距离最大值。
所述步骤6包括：
按照时间序列顺序对待处理数据集(t′i，x′i1，x′i2，...，x′in，y′k′)，连续取滑动窗口大小M的工况转移模式(yi，yi+1，...，yM，yM+1)在工况转移概率模型中查询统计概率p，如果p＞ε，则继续计算下一组数据参数时间序列的工况，如果0≤p≤ε，则修正工况转移概率模型中相应的概率；其中，ε表示根据专家知识定义的一个概率值。
所述修正工况转移概率模型中相应的概率包括：
当p＝0时，在工况转移概率模型中增加待修正的工况转移模式的概率值，记为∈，相应地，平均减少工况转移概率模型数据集中其他工况转移模式的概率值；
当0＜p≤ε时，在工况转移概率模型中修改待修正的工况转移模式的概率值，记为p+∈，相应地，平均减少工况转移概率模型数据集中其他工况转移模式的概率值；
其中，∈表示根据专家知识定义的一个概率值，并且∈<ε。
本发明具有以下有益效果及优点：
1.本发明基于统计建模方法，并且引入专家先验知识，逐步修正所建立的模型，使模型范围覆盖整个系统工况状态，解决机理分析建模方法和基于统计建模方法覆盖率低的问题。
2.本发明可以作为异常工况诊断方法的输入，可以有效地提高异常诊断的准确率。
附图说明
图1是工况状态模型建立的流程图；
图2是工况状态模型修正的流程图；
图3是窗口大小为2的工况转移模式示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
如图1所示是工况状态模型建立的流程图。
步骤1，收集数据，形成时间序列数据。需要对所采集到的数据进行收集，数据可表示为(x1，x2，...，xm)，m表示参数数量。标记时间序列标签，形成时间序列数据集，可表示为(ti，xi1，xi2，...，xim)，ti表示时间序列标签并且是递增的，m表示参数数量。收集的数据就是现场生产的过程中从实时数据库中取出来的数据。
步骤2，对时间序列数据参数进行预处理。预处理的过程是将时间序列数据集(ti，xi1，xi2，...，xim)中的不相关参数删除，得到降维后的时间序列数据集，可表示为(ti，Xi1，Xi2，...，Xin)，n≤m，n表示降维后的参数数量，x表示不同的参数。
具体降维过程如下：
针对每一维的参数分别计算方差，得到(σ1，σ2，...，σm)。计算方差的均值删除(σ1，σ2，...，σm)中小于/>的值，得到(σ1，σ2，...，σn)，相应地，得到降维后的时间序列数据集(ti，xi1，xi2，...，xin)。其中，ti表示时间序列标签并且是递增的，m表示参数数量，n表示降维后的参数数量，x表示不同的参数，σm表示对应参数的方差。降维时不考虑时间序列标签。
步骤3，将预处理后的时间序列数据集进行聚类，计算聚类的中心点数据集，生成工况数据集和工况过程数据集。包括如下具体步骤：
首先，将预处理后的时间序列数据集进行聚类，聚类时需要先忽略时间标签，即时间标签对聚类的结果无影响。聚类使用k均值算法。输入：降维后的数据集(xi1，xi2，...，xin)，k的取值需要根据专家知识确定一个范围[Kmin，Kmax]；过程：对于每一个k值分别对降维后的数据集(xi1，xi2，...，xin)作k均值聚类，对每次聚类结果，求出簇内误差平方和SSE值；输出：取min(SSE)时簇划分C＝(C1，C2，...，Ck)。其中，C1，C2，...，CK表示簇的集合，K表示划分成的簇的个数，也即工况类型的数量。
然后，根据专家知识对数据集(xi1，xi2，...，xin)的簇划分(C1，C2，...，CK)标记工况类型，形成工况数据集，表示为(xi1，xi2，...，xin，yk)。同时，分别计算簇划分的中心点，形成中心点数据集(ck1，ck2，...，ckn，yk)。其中y表示工况类型且y的数量与簇划分的数量是相同的，即k≤K；c表示与工况数据集(xi1，xi2，...，xin，yk)中对应的参数。
接着，计算簇内各个数据到本簇内中心节点的距离，取距离最大值Dmax。
最后，以时间序列数据集为基准，将工况数据集增加时间序列标签，形成工况过程数据集，表示为(ti，xi1，xi2，...xin，yk)。其中y表示工况类型且y的数量与簇划分的数量是相同的，即k≤K；ti表示时间序列标签且是递增的。
步骤4，对于工况过程数据集，统计工况转移概率，形成工况转移概率模型数据集。需要对步骤3所述的工况过程数据集(ti，xi1，xi2，...xin，yk)，按照滑动窗口M的大小统计工况转移概率，形成的工况转移概率模型数据集可表示为即从工况过程数据集中统计出的/>的出现概率，也就是工况过程按照工况转移模式/> 的出现顺序统计相应的概率。其中，M为窗口大小，/>K为工况类型的数量，1≤a1，a2，a3，aM，aM+1≤n，n表示降维后的参数数量。
步骤5，模型建立起来后，继续收集数据，对原来的模型进行修正。收集数据，取其中n维参数，作为输入数据(x′1，x′2，...，x′n)，其中n表示降维后的参数数量并且参数与降维后的数据集(xi1，xi2，...，xin)所选取的参数是相同的，计算输入数据与中心点数据集的距离，取距离的最小值d。如果d≤Dmax,则取距离为d的中心点的工况类型，增加时间序列标签，形成时间序列数据(t′，x′1，x′2，...，x′n，y′)，将其保存到待处理数据集(x′i，x′i1，x′i2，...，x′in，y′k′)中；如果d＞Dmax，则说明该输入数据与任何工况类型都不匹配，修改工况数据集和中心点数据集。其中Dmax表示簇内各个数据到本簇内中心节点的距离最大值。
如图2所示为工况状态模型修正的流程图。
(1)修改工况数据集过程如下：
将数据(x′1，x′2，...，x′n，y′)直接增加到工况数据集(xi1，xi2，...，xin，yk)中。
(2)修改中心点数据集过程如下：
将数据(x′1，x′2，...，x′n，y′)直接增加到中心点数据集(ck1，ck2，...，ckn，yk)中。
步骤6，逐段计算工况状态转移模式并处理。工况转移模式定义为表示工况类型/>先出现，工况类型/>再出现，接着工况类型/>出现等等，其中1≤a1，a2，a3≤n，n表示降维后的参数数量。如图3所示为窗口大小为2的工况转移模式示意图。按照时间序列顺序对待处理数据集(t′i，x′i1，x′i2，...，x′in，y′k′)，连续取滑动窗口大小M的工况转移模式(yi，yi+1，...，yM，yM+1)在工况转移概率模型中查询统计概率p，如果p＞ε，则继续计算下一组数据参数时间序列的工况；如果0≤p≤ε，则修正工况转移概率模型中相应的概率。其中，ε表示根据专家知识定义的一个概率值。
具体修正工况转移概率模型的过程如下：
(1)当p＝0时，说明第一次出现该工况转移模式。
假设需要增加的工况转移模式
在工况转移概率模型中增加待修正的工况转移模式的概率值/>记为∈，相应地，平均减少工况转移概率模型数据集中其他工况转移模式的概率值。
(2)当0＜p≤ε时，说明出现该工况转移模式概率极低。
假设需要修改的工况转移模式
在工况转移概率模型中修改的概率/>为p+∈，相应地，平均减少工况转移概率模型数据集中其他工况转移模式的概率值。
其中，∈表示根据专家知识定义的一个概率值，并且∈<ε。

Claims (9)

1.一种工况状态建模与修正模型方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：收集数据，按照时间顺序排列，形成时间序列数据集；
步骤2：对时间序列数据集进行预处理；
步骤3：将预处理后的时间序列数据集进行聚类，计算聚类的中心点数据集，生成工况数据集和工况过程数据集；
步骤4：对于工况过程数据集，统计工况转移概率，形成工况转移概率模型数据集；
步骤5：收集数据，检测并处理所述数据；
步骤6：逐段计算工况转移模式并处理；
所述收集数据，检测并处理所述数据包括：
收集数据，取其中n维参数，作为输入数据(x′1,x′2，...，x′n)，其中n表示降维后的参数数量并且参数与降维后的数据集(xi1，xi2，...，xin)所选取的参数是相同的，计算输入数据与中心点数据集的距离，取距离的最小值d；
如果d≤Dmax,则取距离为d的中心点的工况类型，增加时间序列标签，形成时间序列数据(t′，x′1，x′2，...，x′n，y′)，将其保存到待处理数据集(t′i，x′i1，x′i2，...，x′in，y′k′)中；
如果d＞Dmax，则说明该输入数据与任何工况类型都不匹配，修改工况数据集和中心点数据集；其中Dmax表示簇内各个数据到本簇内中心节点的距离最大值；
所述步骤6包括：
按照时间序列顺序对待处理数据集(t′i，x′i1，x′i2，...，x′in，y′k′)，连续取滑动窗口大小M的工况转移模式(yi，yi+1，...，yM，yM+1)在工况转移概率模型中查询统计概率p，如果p＞ε，则继续计算下一组数据参数时间序列的工况，如果0≤p≤ε，则修正工况转移概率模型中相应的概率；其中，ε表示根据专家知识定义的一个概率值。
2.根据权利要求1所述的工况状态建模与修正模型方法，其特征在于：所述步骤1包括：
对收集的数据(x1，x2，...，xm)标记时间序列标签，形成时间序列数据集(ti，xi1，xi2，...，xim)；其中m表示参数数量，ti表示时间序列标签并且是递增的，x表示不同的参数。
3.根据权利要求1所述的工况状态建模与修正模型方法，其特征在于：所述步骤2包括：
将时间序列数据集(ti，xi1，xi2，...，xim)中时间序列数据中不相关参数删除，得到降维后的时间序列数据集(ti，xi1，xi2，...，xin)，n≤m，其中，ti表示时间序列标签并且是递增的，m表示参数数量，n表示降维后的参数数量，x表示不同的参数。
4.根据权利要求3所述的工况状态建模与修正模型方法，其特征在于：所述降维包括：
针对每一维的参数分别计算方差，得到(σ1，σ2，...，σm)；计算方差的均值删除(σ1，σ2，...，σm)中小于/>的值，得到(σ1，σ2，...，σn)，从而得到降维后的时间序列数据集(ti，xi1，xi2，...，xin)；其中，ti表示时间序列标签并且是递增的，m表示参数数量，n表示降维后的参数数量，x表示不同的参数，σm表示对应参数的方差。
5.根据权利要求1所述的工况状态建模与修正模型方法，其特征在于：所述聚类采用k均值算法，具体为：
输入为降维后的数据集(xii，xi1，xi2，...，xin)，k的取值范围[Kmin，Kmax]；
对于每一个k值分别对降维后的数据集(xi1，xi2，...，xin)作k均值聚类，对每次聚类结果，求出簇内误差平方和SSE值；
取min(SSE)时，簇划分(C1，C2，...，CK)作为输出；
其中，C1，C2，...，CK表示簇的集合，K表示划分成的簇的个数，也即工况类型的数量。
6.根据权利要求1所述的工况状态建模与修正模型方法，其特征在于：所述生成工况数据集和工况过程数据集包括：
首先，对数据集(xi1，xi2，...，xin)的簇划分(C1，C2，...，CK)标记工况类型，形成工况数据集，表示为(xi1，xi2，...，xin，yk)；同时，分别计算簇划分的中心点，形成中心点数据集(ck1，ck2，...，ckn，yk)，其中y表示工况类型且y的数量与簇划分的数量是相同的，即k≤K；C表示与工况数据集(xi1，xi2，...，xin，yk)中对应的参数；
然后，计算簇内各个数据到本簇内中心节点的距离，取距离最大值Dmax；
最后，以时间序列数据集为基准，将工况数据集增加时间序列标签，形成工况过程数据集，表示为(ti，xi1，xi2，...xin，yk)；其中y表示工况类型且y的数量与簇划分的数量是相同的，即k≤K；ti表示时间序列标签且是递增的。
7.根据权利要求1所述的工况状态建模与修正模型方法，其特征在于：所述工况转移概率模型数据集为其中M为窗口大小，/>K为工况类型的数量，1≤a1，a2，a3，aM，aM+1≤n，n表示降维后的参数数量。
8.根据权利要求1所述的工况状态建模与修正模型方法，其特征在于：所述工况转移模式为表示工况类型/>先出现，工况类型/>再出现，接着工况类型/>出现……，直至工况类型/>出现，其中1≤a1，a2，a3，am≤n，n表示降维后的参数数量。
9.根据权利要求1所述的工况状态建模与修正模型方法，其特征在于：所述修正工况转移概率模型中相应的概率包括：
当p＝0时，在工况转移概率模型中增加待修正的工况转移模式的概率值，记为∈，相应地，平均减少工况转移概率模型数据集中其他工况转移模式的概率值；
当0＜p≤ε时，在工况转移概率模型中修改待修正的工况转移模式的概率值，记为p+∈，相应地，平均减少工况转移概率模型数据集中其他工况转移模式的概率值；
其中，∈表示根据专家知识定义的一个概率值，并且∈<ε。
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