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生产过程监测的多尺度定性特性因果推理方法

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-09-11

  第 ! 卷 第 # 期 )*** 年 ) 月 +%,-./& %0 化 123456/& 工 7.8,9:-; 学 报 ( 125./) /.8 .=5.33-5.= $%&’ ! (# 3634?3- )*** ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! # # 研究论文 生产过程监测的多尺度定性特征因果推理方法 $ 赵 众 金以慧 周东华 # # 摘 要 关键词 中图分类号 (清华大学自动化系,北京 ***@A) 研究了利用小波变换提取过程检测信号变化的多尺度定性特征,分析和证明了提取的特征具有稳定性 和表征工况区域的完备性 ’ 提出一种多尺度因果推理模型,用于对提取的特征进行因果推理分析 ’ 应用实例研 究证实了所提出方法的可行性和有效性 ’ 过程监测 BC )DE 项目 ’ 小波变换 特征提取 因果推理 引 言 由于化工过程具有机理复杂、内在规律非线性 其中 ( # , $ ) , ( # , $ ) 为过程检测信号的拐点及 E E 为 ( # , # ) 内的局部极值点及 其检测值; ( # , $ ) ) ) E 严重等特性,使得实时过程监测,即在事故发生前 尽早判别工况异常,找出原因,提出对策,已成为 富有挑战性的课题 ’ 从过程监测任务的分析可见, 如何提取过程检测信号的变化特征,并根据过程行 为知识的描述进行实时因果推理是解决生产过程监 测问题的关键 ’ 针对上述问题,本文研究利用小波 变换提取过程检测信号变化的多尺度定性特征,并 提出一种多尺度的定性因果模型用于对提取的特征 进行因果推理和实时监测 ’ 应用实例研究证实了所 提方法的可行性和有效性 ’ 其检测值, 9=. 为取符号函数, 6%.9: 为定性常数 ’ 由定义 可见,过程检测信号的一个定性模式 描述了局部过程检测信号的变化特征 ’ 根据定义 ,整个过程检测信号的变化特征可以通过非重叠 的定性模式序列来定性表示 ’ 定义 :两过程检测信号的定性模式序列表示 为 # K {& , & ) ,…, &’ } 和 $ K {( , ( ) ,…, () } 如 满足 ’ K ) , &* K (* , &* , (* %{! ( # ) } ( * K ,), ) E 的条件,则称两过程检测信号定性相等 # L …, ’ ) M N $ 即处于相同的工况区域内 ’ 根据定义 ),通过与归纳得到的正常工况区域 内的过程检测信号的定性模式序列的比较就可以判 定工况是否偏离了正常操作区域 ’ 从定义 可看 出,过程检测信号的定性模式可以通过生产过程检 测信号的局部极值点和拐点来描述 ’ 选择光滑函数 ( #) 为尺度函数,光滑函数的一阶导数 ( #) 为小 ! 8 ( #) 波函数,即 ( # )K ! ’ 则由小波变换的定义 8# [)] 及光滑函数的性质 可得在尺度 + 的小波变换为 ( ,( - )% ( $ #) $+, $ +, - # )% ( $ #) $ ( 8 8 !+, - #) $ #) % [( $ !+, -] 8# 8# ()) (E) 基于小波变换的生产过程检测信号 的多尺度定性变化特征提取 定义 ! [] :过程检测信号的一个定性模式指过 程检测信号的一个时间段,其中生产过程检测信号 的二阶导数的符号为定性常数 ( F , *, G ) ,其边 界点为过程检测信号的拐点,几何显著点为定性模 式内的局部极值点,则一个定性模式可表示为 ! ) E % ( {( # , $ , 9=. !$E # , $ , 9=. E E !# ( )) ( )) ( ) !$ !# ( , # , , $ ) ) ) $ 6%.9: ! # % * !# ) ( ) $ 9=. ! ) !# ) % () } ( .( - )% ( $ #) $ !+, $ +, - #) HHHI*!I@ 收到初稿,HHHI*HI)* 收到修改稿 ’ 联系人及第一作者:赵众,男,)H 岁,博士,助理研究员 ’ ( J%’ #HDDA*))) 及中国博士后科学基金资助 $国家自然科学基金 其中$表示卷积 ’ 由式 ()) 、式 (E) 可得过程检测信 号的局部极值点对应于下一级小波变换尺度系数的 局部极值点,而过程检测信号的拐点对应于下一级 万方数据

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