CN112198857A - 一种基于监测数据的工业设备控制优化方法及系统 - Google Patents

一种基于监测数据的工业设备控制优化方法及系统 Download PDF

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CN112198857A CN202011421929.3A CN202011421929A CN112198857A CN 112198857 A CN112198857 A CN 112198857A CN 202011421929 A CN202011421929 A CN 202011421929A CN 112198857 A CN112198857 A CN 112198857A
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Abstract

本发明公开了一种基于监测数据的工业设备控制优化方法，对历史运行状态数据和历史工艺数据之间不同的时间戳进行对齐，生成时间序列一致的历史运行状态数据集和历史工艺数据集；对构成的特征向量样本集进行模型训练，构建健康诊断模型；将当前运行状态数据和当前工艺控制数据输入健康诊断模型，获取当前设备健康状态的预测概率；若该预测概率小于等于概率阈值时，将工艺控制参数集分为多组工艺控制参数集，将每一组工艺控制参数集和当前运行状态数据组合输入至健康诊断模型，获取当前设备健康状态的最大预测概率，并将最大预测概率对应的工艺控制参数集设定为当前设备的工艺控制参数。该发明能够更加全面地对设备运行状态进行分析。

Description

一种基于监测数据的工业设备控制优化方法及系统
技术领域
本发明涉及工业设备故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于监测数据的工业设备控制优化方法及系统。
背景技术
随着大数据技术和机器学习的发展，采用机器学习和大数据分析技术成为工业设备工艺提升的重要的研究方向。数据来源于工业设备的各个传感器，多传感器信息融合技术是近年来的研究热点，它是一项结合了控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计等各学科的综合技术。利用多个传感器信息在时间和空间上的冗余性，提高测量信息的精度和可靠性，获得更加准确的识别、判断和决策。来自不同类型的传感器测量信息具有相关性高的特点，将这些多源信息进行有效的融合，可以提高测量信息的精度，同时对传感器自身的故障进行诊断和隔离。但是现有技术方案中，仅仅是对于单一来源的传感器信息进行分析，并没有对多个来源的传感器信息进行分析，也没有将设备的工艺数据信息结合起来进行分析，因此对设备的运行状态分析不全面，不能精确地掌握设备工作状态。
专利公布号为CN110119339A的专利需要选取一个传感器为目标传感器，算法依据此传感器的数据进行展开，一方面系统的精度依赖于此传感器的精度，波动较大，另一方面系统的鲁棒性较差。专利公布号CN111913443A的专利仅考虑每个数据自身的特征提取，而没有考虑数据与数据之间的关联性和协同特征，而且，也没有进行数据之间的时间对齐，精度会受到影响。专利公布号为CN110377001A的专利可以通过数据融合进行模式识别，给出工业设备的各部件的故障严重等级，但是无法主动给出设备的工艺提升建议。专利公布号为CN108803552A的专利针对设备运行的状态量进行采集和分析，没有将设备DCS（Distributed Control System，分布式控制系统）数据中的工艺量也整合起来进行协同分析。
发明内容
鉴于此，本发明提供一种基于监测数据的工业设备控制优化方法及系统，将工业设备多个来源的运行状态信息和工艺信息进行融合，能够更加全面地对设备运行状态进行分析。
为实现上述目的，本发明提供一种基于监测数据的工业设备控制优化方法，所述方法包括：
S1、对获取的设备的历史运行状态数据和历史工艺数据之间不同的时间戳进行对齐，生成时间序列一致的历史运行状态数据集和历史工艺数据集，所述历史运行状态数据集包括历史振动数据集和历史温度数据集，所述历史工艺数据集包括历史电流数据集和历史工艺控制数据集；
S2、将获取的所述历史振动数据集中的时域特征向量和频域特征向量、历史温度数据集以及历史工艺数据集构成一个特征向量样本集，基于概率分类模型对所述特征向量样本集进行模型训练，构建一健康诊断模型；
S3、采集设备的当前运行状态数据和当前工艺控制数据，将所述当前运行状态数据和当前工艺控制数据输入所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的预测概率；
S4、若所述当前设备健康状态的预测概率小于等于预设概率阈值时，将一预设的工艺控制参数集分为多组工艺控制参数集，将每一组工艺控制参数集和当前运行状态数据分别进行组合并分别输入至所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的最大预测概率，并将所述最大预测概率对应的工艺控制参数集设定为当前设备的工艺控制参数。
优选的，所述步骤S1包括：
在振动暂存周期
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
内设置n个采样点；
将所述振动暂存周期采集的每一个振动传感器的振动数据在终端设备进行暂存，并每隔所述振动暂存周期
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
将数据上传至服务器，构成为历史振动数据，所述历史振动数据包括振动数据矩阵和振动时间矩阵，其中，所述振动数据矩阵由每一个振动传感器在每一个采样点采集的振动数据构成，所述振动时间矩阵由每一个振动传感器的每一个采样点的时间戳构成；
将所述历史振动数据中的振动时间矩阵减去第一时间偏移矩阵
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
，得到修正后的统一时间序列矩阵；
基于所述统一时间序列矩阵对所述历史振动数据之间不同的时间戳进行时间对齐，得到对齐后的时间序列一致的历史振动数据集；
其中，第一时间偏移矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
；
其中，下标
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，…为振动传感器的编号，下标1，2，3，…n为所述振动暂存周期
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
内的采样点，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
表示振动传感器
Figure 173448DEST_PATH_IMAGE006
第n个采样点的时间戳，。
优选的，所述步骤S1包括：
在温度暂存周期内设置m个采样点；
将所述温度暂存周期内采集的每一个温度传感器的温度数据在终端设备进行暂存，并每隔所述温度暂存周期将数据上传至服务器，构成为历史温度数据，所述历史温度数据包括温度数据矩阵和温度时间矩阵，其中，所述温度数据矩阵由每一个温度传感器在每一个采样点采集的温度数据构成，所述温度时间矩阵由每一个温度传感器的每一个采样点的时间戳构成；
将所述温度时间矩阵减去所述统一时间序列矩阵后得到第二时间偏移矩阵；
根据所述第二时间偏移矩阵，将所述历史温度数据与所述历史振动数据集进行时间对齐，构成时间序列一致的历史温度数据集。
优选的，所述步骤S1包括：
设置DCS暂存周期
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
，将DCS数据处理周期设置为所述振动暂存周期
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
；
将所述DCS暂存周期内采集的电流数据和工艺控制数据在DCS服务器上暂存，并每隔DCS暂存周期
Figure 527200DEST_PATH_IMAGE011
将数据上传至服务器，并将获取的
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
个电流数据和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
个工艺控制数据构成为历史电流数据和历史工艺控制数据，所述历史电流数据包括电流数据矩阵和工艺时间矩阵，所述历史工艺控制数据包括工艺控制数据矩阵和工艺时间矩阵，所述电流数据矩阵由各个电流采集点采集的电流信号构成，所述工艺控制数据矩阵由不同工艺操作下的工艺控制信号构成，所述工艺时间矩阵由电流信号采集的时间戳构成，其中，电流信号采集的时间戳与工艺控制信号采集的时间戳相同；
将所述工艺时间矩阵减去所述统一时间序列矩阵后得到第三时间偏移矩阵；
根据所述第三时间偏移矩阵，将所述历史电流数据和历史工艺控制数据分别与所述历史振动数据集进行时间对齐，构成时间序列一致的历史电流数据集和历史工艺控制数据集。
优选的，所述步骤S2包括：
对所述历史振动数据集中各个振动传感器的振动数据进行时域特征提取，获取每一个振动传感器的振动数据的时域特征信息，所述时域特征信息包括有效值、峰-峰值、偏态指标以及峭度指标。
优选的，所述步骤S2包括：
对所述历史振动数据集中各个振动传感器的振动数据傅里叶转换为相应的频域信息，对所述频域信息进行特征提取，获取每一个振动传感器的振动数据的频域特征信息，所述频域特征信息包括重心频率和均方频率。
优选的，所述步骤S2包括：
基于逻辑回归模型对所述特征向量样本集中各个时刻的特征向量进行模型训练，构建健康诊断模型，模型构建的步骤具体包括：
特征向量样本集
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
为输入，模型输出设备健康状态的预测概率
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
，其中，0表示设备故障，1表示设备运行状态健康度良好；
构建二项逻辑回归模型，利用最大似然估计作为模型目标函数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
，求解所述二项逻辑回归模型中的权值参数向量，用梯度下降法或牛顿法进行求
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
，获取最优的解权值参数向量。
优选的，所述步骤S4包括：
预先设定工艺控制参数集
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
中每个工艺控制参数的上、下极限值，将每一个工艺控制参数的两个极限值之间等分
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
个点，将所述工艺控制参数集形成
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
个工艺控制参数集；
将当前的运行状态数据V与
Figure DEST_PATH_IMAGE022
个工艺控制参数集融合成
Figure DEST_PATH_IMAGE023
个特征集
Figure DEST_PATH_IMAGE024
；
基于所述健康诊断模型对
Figure DEST_PATH_IMAGE025
个特征集
Figure DEST_PATH_IMAGE026
分别进行预测，得到当前设备健康状态的最大预测概率，获取所述最大预测概率对应的工艺控制参数集
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE027
，将当前设备的工艺控制参数自适应调整为所述工艺控制参数集
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE029
为工艺控制参数集
Figure DEST_PATH_IMAGE030
的序列号，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为所述二项逻辑回归模型训练过程中利用梯度下降法计算得到的最优解权值参数向量，S=1表示设备运行状态健康良好。
优选的，所述阈值概率设置为0.5。
为实现上述目的，本发明提供一种基于监测数据的工业设备控制优化系统，所述系统包括：
时间对齐模块，用于对获取的设备的历史运行状态数据和历史工艺数据之间不同的时间戳进行对齐，生成时间序列一致的历史运行状态数据集和历史工艺数据集，所述历史运行状态数据集包括历史振动数据集和历史温度数据集，所述历史工艺数据集包括历史电流数据集和历史工艺控制数据集；
模型构建模块，用于将获取的所述历史振动数据集中的时域特征向量和频域特征向量、历史温度数据集以及历史工艺数据集构成一个特征向量样本集，基于概率分类模型对所述特征向量样本集进行模型训练，构建一健康诊断模型；
诊断模块，用于采集设备的当前运行状态数据和当前工艺控制数据，将所述当前运行状态数据和当前工艺控制数据输入所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的预测概率；
工艺控制模块，用于若所述当前设备健康状态的预测概率小于等于预设概率阈值时，将一预设的工艺控制参数集分为多组工艺控制参数集，将每一组工艺控制参数集和当前运行状态数据分别进行组合并分别输入至所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的最大预测概率，并将所述最大预测概率对应的工艺控制参数集设定为当前设备的工艺控制参数。
与现有技术相比，本发明提供的一种基于监测数据的工业设备控制优化方法及系统，所带来的有益效果为：将获得的多种来源的设备运行数据和工艺数据进行信息融合，并根据它们的相关性和历史数据趋势，利用逻辑回归模型构建设备的健康诊断模型，通过该健康诊断模型能够预测在某组工艺控制参数下设备发生故障的概率性，基于该概率性对设备的工艺控制参数进行自适应调整，能够预知工艺参数的改变对设备运行状态的影响，从而实现对设备工艺控制的优化，进而更安全、更有效地提升工业设备的工艺控制；使用不同时间序列的数据进行相关性分析会导致较大的系统误差和噪音，本发明通过对不同时间序列的多种来源数据进行时间对齐，解决了不同来源数据之间的时间戳不同步的问题，提升了技术分析的严密性和准确性；用于工艺决策判断的数据来源于设备上的多点运动测量数据，温度测量数据，以及电流、工艺变量等DCS数据，其中任意一个设备测量点发生断链，其余数据来源也可以根据相关性进行补足，不会导致整个控制优化系统的中断运行；可以基于各数据源之间的关联性，通过设备运行状态判断工艺的可优化空间，或者通过工艺数据预测设备状态的变化趋势；设置了多个终端设备进行数据的暂时存储、压缩与上传操作，并且针对不同来源的数据特点设置了不同的工作模式，降低了网络传输和数据处理的压力，使得实时分析优化成为可能。
附图说明
图1是根据本发明的一个实施例的基于监测数据的工业设备控制优化方法的流程示意图。
图2是根据本发明的一个具体实施例的系统架构示意图。
图3是根据本发明的一具体实施例的没有进行时间对齐操作的各个数据示意图。
图4是根据本发明的一具体实施例的经过时间对齐步骤处理后的各个数据示意图。
图5是根据本发明的一个具体实施例的工艺控制参数示意图。
图6是根据本发明的一个实施例的基于监测数据的工业设备控制优化系统的系统示意图。
具体实施方式
以下将结合附图所示的具体实施方式对本发明进行详细描述，但这些实施方式并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。
如图1所示的本发明的一个实施例，本发明提供一种基于监测数据的工业设备控制优化方法，所述方法包括：
S1、对获取的设备的历史运行状态数据和历史工艺数据之间不同的时间戳进行对齐，生成时间序列一致的历史运行状态数据集和历史工艺数据集，所述历史运行状态数据集包括历史振动数据集和历史温度数据集，所述历史工艺数据集包括历史电流数据集和历史工艺控制数据集；
S2、将获取的所述历史振动数据集中的时域特征向量和频域特征向量、历史温度数据集以及历史工艺数据集构成一个特征向量样本集，基于概率分类模型对所述特征向量样本集进行模型训练，构建一健康诊断模型；
S3、采集设备的当前运行状态数据和当前工艺控制数据，将所述当前运行状态数据和当前工艺控制数据输入所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的预测概率；
S4、若所述当前设备健康状态的预测概率小于等于预设概率阈值时，将一预设的工艺控制参数集分为多组工艺控制参数集，将每一组工艺控制参数集和当前运行状态数据分别进行组合并分别输入至所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的最大预测概率，并将所述最大预测概率对应的工艺控制参数集设定为当前设备的工艺控制参数。
采集并获取工业设备的运行状态数据和工艺数据，所述运行状态数据包括振动数据和温度数据。以工业设备中常见的变速箱为例，在变速箱的轴承处安装多个状态传感器，状态传感器包括振动传感器和温度传感器。通过多个振动传感器读取工业设备的振动数据，所述振动数据为工业设备的加速度信息、速度信息或者位移信息。状态传感器采集数据的频率为每秒10次到1000次。通过温度传感器采集工业设备的温度数据。本发明的数据来源并不近局限于振动数据等，数据来源也可以为压强信号、应力信号等。对获取的设备的历史运行状态数据和历史工艺数据之间不同的时间戳进行对齐，生成时间序列一致的历史运行状态数据集和历史工艺数据集，所述历史运行状态数据集包括历史振动数据集和历史温度数据集，所述历史工艺数据集包括历史电流数据集和历史工艺控制数据集。如图2所示，本发明的一具体实施例的系统架构。
具体地，在振动暂存周期
Figure 531190DEST_PATH_IMAGE012
内设置n个采样点，将所述振动暂存周期采集的每一个振动传感器的振动数据在终端设备进行暂存，并进行数据压缩处理，并每隔振动暂存周期
Figure 397515DEST_PATH_IMAGE012
将数据上传至服务器，构成为历史振动数据，比如
Figure 126437DEST_PATH_IMAGE012
设置为10分钟，所述历史振动数据包括振动数据矩阵和振动时间矩阵，其中，所述振动数据矩阵由每一个振动传感器在每一个采样点采集的振动数据构成，所述振动时间矩阵由每一个振动传感器的每一个采样点的时间戳构成；
历史振动数据用式（1）表示，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为振动数据矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为振动时间矩阵；
Figure DEST_PATH_IMAGE034
；
在所述振动暂存周期
Figure 283880DEST_PATH_IMAGE012
内的振动数据采样个数
Figure DEST_PATH_IMAGE035
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE036
；
由于各个振动传感器的实际采样时间点，彼此之间会有时间点的偏差，所以需要对多个振动数据之间进行时间对齐将所述历史振动数据中的振动时间矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE037
减去第一时间偏移矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE038
，得到修正后的统一时间序列矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE039
；基于所述统一时间序列矩阵对所述历史振动数据之间不同的时间戳进行时间对齐，得到对齐后的时间序列一致的历史振动数据集
Figure DEST_PATH_IMAGE040
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
；
其中，第一时间偏移矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE042
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE043
；
其中，下标
Figure DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure DEST_PATH_IMAGE046
，…为振动传感器的编号，下标1，2，3，…n为所述振动暂存周期
Figure DEST_PATH_IMAGE047
内不同的时间采样点，
Figure DEST_PATH_IMAGE048
表示在第n个采样点上振动传感器
Figure 562283DEST_PATH_IMAGE044
采集的振动数据，
Figure DEST_PATH_IMAGE049
表示振动传感器
Figure 130668DEST_PATH_IMAGE044
第n个采样点的时间戳，
Figure DEST_PATH_IMAGE050
是统一时间序列矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE051
为振动传感器的采样频率。
温度传感器的温度信号变化的灵敏度通常远远小于振动传感器。同上述实施例的方法一样，对多个温度传感器采集的温度数据进行数据暂存和时间对齐。由于温度变化的灵敏度远远小于振动传感器，所以可以选择较高的数据暂存周期和较低的温度采样频率，比如数据暂存周期设置为30分钟。具体地，在温度暂存周期内
Figure DEST_PATH_IMAGE052
设置m个采样点，将所述温度暂存周期采集的每一个温度传感器的温度数据在终端设备进行暂存，并进行数据压缩处理，并每隔一温度暂存周期
Figure DEST_PATH_IMAGE053
将数据上传至服务器，构成为历史温度数据，所述历史温度数据包括温度数据矩阵和温度时间矩阵，其中，所述温度数据矩阵由每一个温度传感器在每一个采样点采集的温度数据构成，所述温度时间矩阵由每一个温度传感器的每一个采样点的时间戳构成；
在所述温度暂存周期
Figure DEST_PATH_IMAGE054
内的采样点
Figure DEST_PATH_IMAGE055
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE056
；
将所述历史温度数据与所述步骤S2获取的历史振动数据集
Figure DEST_PATH_IMAGE057
进行时间对齐，将所述温度时间矩阵减去所述统一时间序列后得到第二时间偏移矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE058
，根据所述第二时间偏移矩阵，将所述历史温度数据
Figure DEST_PATH_IMAGE059
与所述历史振动数据集
Figure DEST_PATH_IMAGE060
进行时间对齐，构成时间序列一致的历史温度数据集，对齐后构成时间序列一致的历史温度数据集
Figure DEST_PATH_IMAGE061
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE062
；
由于温度信号的变化较缓和，采样频率也较低，故
Figure DEST_PATH_IMAGE063
，为了实现对齐操作，第二时间偏移矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE064
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE065
；
其中，下标
Figure DEST_PATH_IMAGE066
，
Figure DEST_PATH_IMAGE067
，
Figure DEST_PATH_IMAGE068
，…为温度传感器的编号，下标1，2，3，…m为所述温度暂存周期
Figure DEST_PATH_IMAGE069
内不同的时间采样点，
Figure DEST_PATH_IMAGE070
表示在第m个采样点上温度传感器
Figure DEST_PATH_IMAGE071
采集的温度数据，
Figure DEST_PATH_IMAGE072
表示温度传感器
Figure 317192DEST_PATH_IMAGE071
第m个采样点的时间戳，
Figure DEST_PATH_IMAGE073
表示振动传感器
Figure 199697DEST_PATH_IMAGE071
第n个采样点的时间戳，
Figure DEST_PATH_IMAGE074
为温度传感器的采样频率。
在上述实施例中，温度传感器和振动传感器是单独安装，分别独立的采集温度数据和振动数据。在一些实际应用的实施例中，温度传感器和振动传感器为同一个传感器，此时传感器
Figure 335537DEST_PATH_IMAGE066
，
Figure 74823DEST_PATH_IMAGE067
，
Figure 512757DEST_PATH_IMAGE068
，…，同时代表了振动和温度传感器，且数据暂存周期
Figure DEST_PATH_IMAGE075
与步骤2中的
Figure DEST_PATH_IMAGE076
相同，采样频率
Figure DEST_PATH_IMAGE077
与步骤2中的
Figure DEST_PATH_IMAGE078
相同，
Figure DEST_PATH_IMAGE079
，此时
Figure DEST_PATH_IMAGE080
与
Figure DEST_PATH_IMAGE081
信号自然对齐。
一般情况下，基于工业设备的DCS获取设备的工艺数据，工艺数据主要包括电流数据和工艺控制数据。从工业设备上直接获取驱动电机的电流数据息。对于变速箱来说，工艺控制数据包括设备运转时的操作流信息，比如设备启停、加减速、处理调整等操作信息。同样的，将工艺数据在设备进行暂存，并进行数据压缩处理，并每隔一个周期将数据上传至服务器。具体地，设置DCS暂存周期
Figure 339899DEST_PATH_IMAGE011
，将DCS数据处理周期设置为所述振动暂存周期
Figure 812468DEST_PATH_IMAGE012
；将所述DCS暂存周期内采集的电流数据和工艺控制数据在DCS服务器上暂存，进行数据压缩处理，并每隔DCS暂存周期
Figure 925918DEST_PATH_IMAGE011
将数据上传至服务器，并将获取的
Figure DEST_PATH_IMAGE082
个电流数据和
Figure 897154DEST_PATH_IMAGE082
个工艺控制数据构成为历史电流数据和历史工艺控制数据，所述历史电流数据包括电流数据矩阵和工艺时间矩阵，所述历史工艺控制数据包括工艺控制数据矩阵和工艺时间矩阵，所述电流数据矩阵由各个电流采集点采集的电流信号构成，所述工艺控制数据矩阵由不同工艺操作下的工艺控制信号构成，所述工艺时间矩阵由电流信号采集的时间戳构成，其中，电流信号采集的时间戳与工艺控制信号采集的时间戳相同；
所述历史电流数据
Figure DEST_PATH_IMAGE083
可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE084
；
所述历史工艺数据
Figure DEST_PATH_IMAGE085
可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE086
；
将所述历史电流数据和历史工艺控制数据分别与所述步骤S2获取的历史振动数据集
Figure DEST_PATH_IMAGE087
进行时间对齐，将所述工艺时间矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE088
减去所述统一时间序列
Figure DEST_PATH_IMAGE089
后得到第三时间偏移矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE090
，基于所述第三时间偏移矩阵，对齐后构成时间序列一致的历史电流数据集
Figure DEST_PATH_IMAGE091
和历史工艺控制数据集
Figure DEST_PATH_IMAGE092
分别为：
Figure DEST_PATH_IMAGE093
；
Figure DEST_PATH_IMAGE094
；
其中，所需要的第二时间偏移矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE095
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE096
；
其中，上标
Figure DEST_PATH_IMAGE097
表示矩阵的转置，下标i表示来自不同电流采集点的电流信号，下标j表示来不同工艺操作的工艺控制信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE098
为DCS中获取的电流信号和工艺信号的时间点，1、2、3…
Figure DEST_PATH_IMAGE099
表示所述DCS数据处理周期内的采样点，本步骤中的数据均来自于DCS，故时间信号统一为
Figure 424257DEST_PATH_IMAGE098
。
Figure DEST_PATH_IMAGE100
也通过DCS系统自带的暂存机制获取，每隔
Figure 282492DEST_PATH_IMAGE011
上传一次数据，且该
Figure 566843DEST_PATH_IMAGE011
的周期远小于
Figure 261260DEST_PATH_IMAGE012
，故进行数据对齐时，以最接近振动数据采集时刻的DCS采集时刻为基准，往后选取
Figure DEST_PATH_IMAGE101
个DCS暂存数据，并将时间信息进行统一的平移，以实现数据时间对齐。如图3所示的没有进行时间对齐操作的各个数据示意图，图4为经过时间对齐步骤处理后的各个数据示意图。
对所述历史振动数据集中的进行时域特征提取和频域特征提取，获取对应的时域特征向量和频域特征向量。具体的，对所述历史振动数据集中各个振动传感器的振动数据进行时域特征提取，获取每一个振动传感器的振动数据的时域特征信息，所述时域特征信息包括有效值、峰-峰值、偏态指标以及峭度指标，其中，
第
Figure DEST_PATH_IMAGE102
个振动传感器的振动数据的有效值为：
Figure DEST_PATH_IMAGE103
；
第
Figure DEST_PATH_IMAGE104
个振动传感器的振动数据的峰-峰值为
Figure DEST_PATH_IMAGE105
；
第
Figure DEST_PATH_IMAGE106
个振动传感器的振动数据的偏态指标为：
Figure DEST_PATH_IMAGE107
；
第
Figure DEST_PATH_IMAGE108
个振动传感器的振动数据的峭度指标为：
Figure DEST_PATH_IMAGE109
；
其中，
Figure 194319DEST_PATH_IMAGE035
为在所述振动暂存周期
Figure DEST_PATH_IMAGE110
内的采样个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE111
为所述n个采样个数中第
Figure DEST_PATH_IMAGE112
个采样点采集的振动数据，
Figure DEST_PATH_IMAGE113
为所述振动暂存周期内采集的振动数据的均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE114
为所述振动暂存周期内采集的振动数据的标准差。
对所述历史振动数据集中各个振动传感器的振动数据进行傅里叶转换，获取相应的频域信息，对所述频域信息进行特征提取，获取每一个振动传感器的振动数据的频域特征信息，所述频域特征信息包括重心频率和均方频率，其中，
第
Figure DEST_PATH_IMAGE115
个振动传感器的振动数据的重心频率为：
Figure DEST_PATH_IMAGE116
；
第
Figure DEST_PATH_IMAGE117
个振动传感器的振动数据的均方频率为：
Figure DEST_PATH_IMAGE118
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE119
为振动传感器的采样频率，同
Figure DEST_PATH_IMAGE120
一致。
将所述时域特征向量、频域特征向量、历史温度数据集以及工艺数据集构成一个特征向量样本集，基于概率分类模型对所述特征向量样本集进行模型训练，构建一健康诊断模型。具体地，基于逻辑回归模型对所述特征向量样本集中各个时刻的特征向量进行模型训练，构建健康诊断模型，所述健康诊断模型用于输出当前时刻的设备健康状态。所述健康诊断模型的构建步骤为：特征向量样本集
Figure DEST_PATH_IMAGE121
为输入，输出设备健康状态的预测概率
Figure DEST_PATH_IMAGE122
，其中，0表示设备故障，1表示设备运行状态健康度良好，二项逻辑回归模型为：
Figure DEST_PATH_IMAGE123
；
Figure DEST_PATH_IMAGE124
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE125
为偏置参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE126
为权值参数向量，
利用最大似然估计作为模型目标函数
Figure 706727DEST_PATH_IMAGE017
，求解所述二项逻辑回归模型中的权值参数向量
Figure 896400DEST_PATH_IMAGE126
:
Figure DEST_PATH_IMAGE127
；
根据定义，
Figure 327382DEST_PATH_IMAGE017
属于凸函数，N为特征向量样本集中的特征向量组数；基于训练样本特征，用梯度下降法或牛顿法进行求max
Figure DEST_PATH_IMAGE128
最优解
Figure DEST_PATH_IMAGE129
，获取最优的解权值参数向量。本实施例中采用逻辑回归模型进行建模，以极大似然估计作为模型目标函数，目标函数为凸函数具有全局最优解，并利于牛顿法求解模型参数。除此之外，还可以使用BP神经网络和最大熵模型进行模型建模。
采集设备的当前运行状态数据和当前工艺控制数据，将所述当前运行状态数据和当前工艺控制数据输入所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的预测概率。基于上述实施例的方法，通过振动传感器或者温度传感器采集设备的当前振动数据和当前温度数据，并基于设备的DCS系统获取设备的当前电流数据和工艺控制数据。将当前振动数据进行时域和频域处理，获取当前振动数据的时域特征向量和频域特征向量，将所述当前振动数据的时域特征向量和频域特征向量、当前温度数据、当前电流数据以及当前工艺控制数据输入到所述健康诊断模型，输出当前设备健康状态的预测概率。如上所述的，设备故障的预测概率或者设备运行状态健康度良好的预测概率。当输出为设备故障时，提醒用户及时进行设备故障分析和维护。
若所述当前设备健康状态的预测概率小于等于预设概率阈值时，将一预设的工艺控制参数集分为多组工艺控制参数集，将每一组工艺控制参数集和当前运行状态数据分别进行组合并分别输入至所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的最大预测概率，并将所述最大预测概率对应的工艺控制参数集设定为当前设备的工艺控制参数。比如，概率阈值设置为0. 5。设备运行实时运行状态监测过程中，当前设备健康状态的预测概率小于等于0.5，设备出现故障的可能性较高，需要通过优化设备工艺控制参数，提高当前设备健康度。具体地，预先设定工艺控制参数集
Figure DEST_PATH_IMAGE130
中每个工艺控制参数的上、下极限值，将每一个工艺控制参数的两个极限值之间等分
Figure 736235DEST_PATH_IMAGE020
个点，将所述工艺控制参数集形成
Figure DEST_PATH_IMAGE131
个工艺控制参数集。将当前的运行状态数据V与
Figure 37903DEST_PATH_IMAGE131
个工艺控制参数集融合成
Figure 929636DEST_PATH_IMAGE131
个特征集
Figure DEST_PATH_IMAGE132
，基于所述健康诊断模型对
Figure 113493DEST_PATH_IMAGE131
个特征集
Figure DEST_PATH_IMAGE133
分别进行预测，得到当前设备健康状态的最大预测概率，获取所述最大预测概率对应的工艺控制参数集
Figure DEST_PATH_IMAGE134
，将当前设备的工艺控制参数自适应调整为所述工艺控制参数集
Figure DEST_PATH_IMAGE135
，其中
Figure 14453DEST_PATH_IMAGE112
为工艺控制参数集
Figure DEST_PATH_IMAGE136
的序列号，
Figure 452518DEST_PATH_IMAGE129
为所述二项逻辑回归模型训练过程中利用梯度下降法计算得到的最优解权值参数向量，S=1表示设备运行状态健康良好。该工艺控制参数集
Figure 780732DEST_PATH_IMAGE135
即为优化的工艺控制方案。若调整后最大预测概率小于等于0.5，则设备中止优化并输出告警提示，以提示对设备故障分析。如图5所示的基于健康诊断模型训练后的工艺参数优化控制调整示意图。
如图6本发明的一实施例，本发明提供一种基于监测数据的工业设备控制优化系统，所述系统包括：
时间对齐模块60，用于对获取的设备的历史运行状态数据和历史工艺数据之间不同的时间戳进行对齐，生成时间序列一致的历史运行状态数据集和历史工艺数据集，所述历史运行状态数据集包括历史振动数据集和历史温度数据集，所述历史工艺数据集包括历史电流数据集和历史工艺控制数据集；
模型构建模块61，用于将获取的所述历史振动数据集中的时域特征向量和频域特征向量、历史温度数据集以及历史工艺数据集构成一个特征向量样本集，基于概率分类模型对所述特征向量样本集进行模型训练，构建一健康诊断模型；
诊断模块62，用于采集设备的当前运行状态数据和当前工艺控制数据，将所述当前运行状态数据和当前工艺控制数据输入所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的预测概率；
工艺控制模块63，用于若所述当前设备健康状态的预测概率小于等于预设概率阈值时，将一预设的工艺控制参数集分为多组工艺控制参数集，将每一组工艺控制参数集和当前运行状态数据分别进行组合并分别输入至所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的最大预测概率，并将所述最大预测概率对应的工艺控制参数集设定为当前设备的工艺控制参数。
在所述时间对齐模模块中，将采集的多个振动传感器的多个振动数据在终端设备进行暂存，并进行数据压缩处理，并每隔振动暂存周期将数据上传至服务器，构成为历史振动数据；对所述历史振动数据之间不同的时间戳进行时间对齐操作，构成时间序列一致的历史振动数据集；将采集的多个温度传感器的多个温度数据在终端设备进行暂存，并进行数据压缩处理，并每隔一温度暂存周期将数据上传至服务器，构成为历史温度数据；将所述历史温度数据与历史振动数据集进行时间对齐，得到时间序列一致的历史温度数据集；将获取的电流数据和工艺控制数据在DCS服务器上暂存，并每隔一DCS暂存周期将数据上传至服务器，构成为历史电流数据和历史工艺控制数据，将所述历史电流数据和历史工艺控制数据分别与所述历史振动数据集进行时间对齐，得到时间序列一致的历史电流数据集和历史工艺控制数据集。
模型构建模块对所述历史振动数据集进行时域特征提取和频域特征提取，获取对应的时域特征向量和频域特征向量，将时域特征向量、频域特征向量、历史温度数据集以及历史工艺数据集构成一个特征向量样本集，基于逻辑回归模型对所述特征向量样本集中各个时刻的特征向量进行模型训练，构建健康诊断模型，所述健康诊断模型用于输出当前时刻的设备健康状态。诊断模块采集设备的当前运行状态数据和当前工艺控制数据，将所述当前运行状态数据和当前工艺控制数据输入所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的预测概率。若所述当前设备健康状态的预测概率小于等于预设概率阈值时，工艺控制模块将一预设的工艺控制参数集分为多组工艺控制参数集，将每一组工艺控制参数集和当前运行状态数据分别进行组合并分别输入至所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的最大预测概率，并将所述最大预测概率对应的工艺控制参数集设定为当前设备的工艺控制参数，用以实现对设备工艺控制参数的优化。
尽管为示例目的，已经公开了本发明的优选实施方式，但是本领域的普通技术人员将意识到，在不脱离由所附的权利要求书公开的本发明的范围和精神的情况下，各种改进、增加以及取代是可能的。

Claims (10)

1.一种基于监测数据的工业设备控制优化方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、对获取的设备的历史运行状态数据和历史工艺数据之间不同的时间戳进行对齐，生成时间序列一致的历史运行状态数据集和历史工艺数据集，所述历史运行状态数据集包括历史振动数据集和历史温度数据集，所述历史工艺数据集包括历史电流数据集和历史工艺控制数据集；
S2、将获取的所述历史振动数据集中的时域特征向量和频域特征向量、历史温度数据集以及历史工艺数据集构成一个特征向量样本集，基于概率分类模型对所述特征向量样本集进行模型训练，构建一健康诊断模型；
S3、采集设备的当前运行状态数据和当前工艺控制数据，将所述当前运行状态数据和当前工艺控制数据输入所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的预测概率；
S4、若所述当前设备健康状态的预测概率小于等于预设概率阈值时，将一预设的工艺控制参数集分为多组工艺控制参数集，将每一组工艺控制参数集和当前运行状态数据分别进行组合并分别输入至所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的最大预测概率，并将所述最大预测概率对应的工艺控制参数集设定为当前设备的工艺控制参数。
2.如权利要求1所述的基于监测数据的工业设备控制优化方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
在振动暂存周期
Figure DEST_PATH_IMAGE001
内设置n个采样点；
将所述振动暂存周期内采集的每一个振动传感器的振动数据在终端设备进行暂存，并每隔所述振动暂存周期
Figure 153729DEST_PATH_IMAGE001
将数据上传至服务器，构成为历史振动数据，所述历史振动数据包括振动数据矩阵和振动时间矩阵，其中，所述振动数据矩阵由每一个振动传感器在每一个采样点采集的振动数据构成，所述振动时间矩阵由每一个振动传感器的每一个采样点的时间戳构成；
将所述历史振动数据中的振动时间矩阵减去第一时间偏移矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，得到修正后的统一时间序列矩阵；
基于所述统一时间序列矩阵对所述历史振动数据之间不同的时间戳进行时间对齐，得到对齐后的时间序列一致的历史振动数据集；
其中，所述第一时间偏移矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
；
其中，下标
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，…为振动传感器的编号，下标1，2，3，…n为所述振动暂存周期
Figure 946235DEST_PATH_IMAGE001
内的采样点，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示振动传感器
Figure 257131DEST_PATH_IMAGE007
第n个采样点的时间戳。
3.如权利要求2所述的基于监测数据的工业设备控制优化方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
在温度暂存周期内设置m个采样点；
将所述温度暂存周期内采集的每一个温度传感器的温度数据在终端设备进行暂存，并每隔所述温度暂存周期将数据上传至服务器，构成为历史温度数据，所述历史温度数据包括温度数据矩阵和温度时间矩阵，其中，所述温度数据矩阵由每一个温度传感器在每一个采样点采集的温度数据构成，所述温度时间矩阵由每一个温度传感器的每一个采样点的时间戳构成；
将所述温度时间矩阵减去所述统一时间序列矩阵后得到第二时间偏移矩阵；
根据所述第二时间偏移矩阵，将所述历史温度数据与所述历史振动数据集进行时间对齐，构成时间序列一致的历史温度数据集。
4.如权利要求3所述的基于监测数据的工业设备控制优化方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：
设置DCS暂存周期
Figure DEST_PATH_IMAGE012
，将DCS数据处理周期设置为所述振动暂存周期
Figure 698345DEST_PATH_IMAGE001
；将所述DCS暂存周期内采集的电流数据和工艺控制数据在DCS服务器上暂存，并每隔DCS暂存周期
Figure 43876DEST_PATH_IMAGE012
将数据上传至服务器，并将获取的
Figure DEST_PATH_IMAGE013
个电流数据和
Figure 866339DEST_PATH_IMAGE013
个工艺控制数据构成为历史电流数据和历史工艺控制数据，所述历史电流数据包括电流数据矩阵和工艺时间矩阵，所述历史工艺控制数据包括工艺控制数据矩阵和工艺时间矩阵，所述电流数据矩阵由各个电流采集点采集的电流信号构成，所述工艺控制数据矩阵由不同工艺操作下的工艺控制信号构成，所述工艺时间矩阵由电流信号采集的时间戳构成，其中，电流信号采集的时间戳与工艺控制信号采集的时间戳相同；
将所述工艺时间矩阵减去所述统一时间序列矩阵后得到第三时间偏移矩阵；
根据所述第三时间偏移矩阵，将所述历史电流数据和历史工艺控制数据分别与所述历史振动数据集进行时间对齐，构成时间序列一致的历史电流数据集和历史工艺控制数据集。
5.如权利要求4所述的基于监测数据的工业设备控制优化方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
对所述历史振动数据集中各个振动传感器的振动数据进行时域特征提取，获取每一个振动传感器的振动数据的时域特征信息，所述时域特征信息包括有效值、峰-峰值、偏态指标以及峭度指标。
6.如权利要求5所述的基于监测数据的工业设备控制优化方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
对所述历史振动数据集中各个振动传感器的振动数据傅里叶转换为相应的频域信息，对所述频域信息进行特征提取，获取每一个振动传感器的振动数据的频域特征信息，所述频域特征信息包括重心频率和均方频率。
7.如权利要求6所述的基于监测数据的工业设备控制优化方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
基于逻辑回归模型对所述特征向量样本集中各个时刻的特征向量进行模型训练，构建健康诊断模型，模型构建的步骤具体包括：
设置特征向量样本集
Figure DEST_PATH_IMAGE014
为输入，模型输出设备健康状态的预测概率
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，其中，0表示设备故障，1表示设备运行状态健康良好；
构建二项逻辑回归模型，利用最大似然估计作为模型目标函数
Figure DEST_PATH_IMAGE016
，求解所述二项逻辑回归模型中的权值参数向量，用梯度下降法或牛顿法进行求max
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，获取最优的解权值参数向量。
8.如权利要求7所述的基于监测数据的工业设备控制优化方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
预先设定工艺控制参数集
Figure DEST_PATH_IMAGE018
中每个工艺控制参数的上、下极限值，将每一个工艺控制参数的两个极限值之间等分
Figure DEST_PATH_IMAGE019
个点，将所述工艺控制参数集形成
Figure DEST_PATH_IMAGE020
个工艺控制参数集；
将当前的运行状态数据V与
Figure 805476DEST_PATH_IMAGE020
个工艺控制参数集融合成
Figure 4376DEST_PATH_IMAGE020
个特征集
Figure DEST_PATH_IMAGE021
；
基于所述健康诊断模型对
Figure 456610DEST_PATH_IMAGE020
个特征集
Figure 246712DEST_PATH_IMAGE022
分别进行预测，得到当前设备健康状态的最大预测概率，获取所述最大预测概率对应的工艺控制参数集
Figure 1041DEST_PATH_IMAGE023
，将当前设备的工艺控制参数自适应调整为所述工艺控制参数集
Figure 269212DEST_PATH_IMAGE024
，其中
Figure 792597DEST_PATH_IMAGE025
为工艺控制参数集
Figure 222441DEST_PATH_IMAGE026
的序列号，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为所述二项逻辑回归模型训练过程中利用梯度下降法计算得到的最优解权值参数向量，S=1表示设备运行状态健康良好。
9.如权利要求8所述的基于监测数据的工业设备控制优化方法，其特征在于，所述概率阈值设置为0.5。
10.一种基于监测数据的工业设备控制优化系统，其特征在于，所述系统包括：
时间对齐模块，用于对获取的设备的历史运行状态数据和历史工艺数据之间不同的时间戳进行对齐，生成时间序列一致的历史运行状态数据集和历史工艺数据集，所述历史运行状态数据集包括历史振动数据集和历史温度数据集，所述历史工艺数据集包括历史电流数据集和历史工艺控制数据集；
模型构建模块，用于将获取的所述历史振动数据集中的时域特征向量和频域特征向量、历史温度数据集以及历史工艺数据集构成一个特征向量样本集，基于概率分类模型对所述特征向量样本集进行模型训练，构建一健康诊断模型；
诊断模块，用于采集设备的当前运行状态数据和当前工艺控制数据，将所述当前运行状态数据和当前工艺控制数据输入所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的预测概率；
工艺控制模块，用于若所述当前设备健康状态的预测概率小于等于预设概率阈值时，将一预设的工艺控制参数集分为多组工艺控制参数集，将每一组工艺控制参数集和当前运行状态数据分别进行组合并分别输入至所述健康诊断模型，获取当前设备健康状态的最大预测概率，并将所述最大预测概率对应的工艺控制参数集设定为当前设备的工艺控制参数。
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