CN109976316A - 一种故障相关的变量选择方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种故障相关的变量选择方法，具体涉及工业过程监控和故障检测领域。该方法利用KL散度来度量某个变量在故障发生前后的差异，选择出对故障敏感的变量用于对工业过程进行数据建模。具体包括：分别采集工业过程运行的正常数据和故障数据；依次计算m个测量变量在正常和故障情况下的KL散度，以此作为该变量对于反映故障效应的贡献值；将贡献值从大到小排列，根据一定的规则选择前d个最大的贡献值对应的变量；利用所选择的变量对工业过程进行数据建模，并进行后续的过程监控和故障检测，能够减少计算复杂度，并有效降低建模过程中出现过拟合的概率，有利于构建一个简洁、高性能的数据模型。

Description

一种故障相关的变量选择方法
技术领域
本发明涉及工业过程监控和故障检测领域，具体涉及一种故障相关的变量选择方法。
背景技术
随着现代工业的快速发展，工业过程的规模和复杂程度不断提高。复杂的工业过程安装了大量的传感器，可能包含成千上万的测量变量。以大型发电机组为例，它包含了大量的操作单元，例如过热器、再热器、汽轮机和发电机等，同时有大量的阀门、管道和辅机等设备。因此，一台1000MW的大型发电机组可能包含上万个测量变量。
海量的测量数据极大地促进了数据驱动故障检测技术的发展，同时也对高效的过程监控带来了前所未有的挑战。目前，大多数过程监控技术利用所有的测量变量进行数据建模和故障检测。已有研究表明，并非所有的测量变量都是与***故障紧密相关的，即只有一部分变量包含故障的关键信息。无关的变量可能增加不必要的计算复杂度，甚至降低算法的监控性能。从所有的测量变量中选择出最能反映故障效应的变量，有助于提高故障过程的可解释性，挖掘其中潜在的故障信息。
发明内容
本发明针对上述问题，提出了一种故障相关的变量选择方法，旨在选择包含特定故障信息最多的部分变量。
本发明具体采用如下技术方案：
一种故障相关的变量选择方法，具体包括以下步骤：
11、采集工业过程运行的正常数据和故障数据建立训练数据集，其中，Nn表示正常情况下的样本数目，Nf表示故障情况下的样本数目，m表示测量变量的数目；
12、以KL散度来度量某个变量在正常和故障情况下的差异，差异大的变量被认为是有助于反映故障效应的变量，定义第i个测量变量对于反映故障效应的贡献值为式(1)所示：
其中，i＝1,2,…,m，pf(xi)和pn(xi)分别为变量xi在故障和正常情况下的概率密度函数；
13、将m个变量的贡献值按照降序排列，记为式(2)
cont(x[1])≥cont(x[2])≥…≥cont(x[m]) (2)
其中，cont(x[i])为第i个最大的贡献值；
14、计算前d个最大的贡献值的累积贡献率，如式(3)所示：
其中，1≤d≤m；
15、对于指定的阈值α，0＜α≤1，假设d为最小的正整数使得CCR(d)≥α，那么选择这d个最大的贡献值对应的测量变量，以此作为后续数据建模的基础。
优选地，在以KL散度来度量某个变量在正常和故障情况下的差异过程中，在采样数目足够大的情况下，假设每个测量变量服从高斯分布：
121、分别计算第i个测量变量在正常情况下的样本均值和样本标准差，具体为式(4)、(5)：
其中，i＝1,2,…,m，表示变量xi在正常情况下的第j个测量值；
122、分别计算第i个测量变量在故障情况下的样本均值和样本标准差，如式(6)、(7)所示：
其中，i＝1,2,…,m，表示变量xi在故障情况下的第j个测量值；
123、此时，式(1)定义的贡献值表示为如式(8)所示的形式：
本发明具有如下有益效果：
该故障相关的变量选择方法能够在一定程度上降低离线建模和在线监控的计算复杂度，在降维的同时保护了原有的特征空间；消除冗余变量可以降低建模过程中出现过拟合的概率，有助于为工业过程建立一个高性能的数据模型。
附图说明
图1为故障相关的变量选择方法流程框图；
图2为基于田纳西-伊斯曼过程仿真实验平台的训练数据，31个变量的贡献值示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步说明：
如图1所述，一种故障相关的变量选择方法，具体包括以下步骤：
11、采集工业过程运行的正常数据和故障数据建立训练数据集，其中，Nn表示正常情况下的样本数目，Nf表示故障情况下的样本数目，m表示测量变量的数目；
12、以KL散度来度量某个变量在正常和故障情况下的差异，差异大的变量被认为是有助于反映故障效应的变量，定义第i个测量变量对于反映故障效应的贡献值为式(1)所示：
其中，i＝1,2,…,m，pf(xi)和pn(xi)分别为变量xi在故障和正常情况下的概率密度函数；
在以KL散度来度量某个变量在正常和故障情况下的差异过程中，在采样数目足够大的情况下，假设每个测量变量服从高斯分布：
121、分别计算第i(i＝1,2,…,m)个测量变量在正常情况下的样本均值和样本标准差，具体为式(4)、(5)：
其中，表示变量xi在正常情况下的第j个测量值；
122、分别计算第i(i＝1,2,…,m)个测量变量在故障情况下的样本均值和样本标准差，如式(6)、(7)所示：
其中，表示变量xi在故障情况下的第j个测量值；
123、此时，式(1)定义的贡献值可以表示为如式(8)所示的形式：
13、将m个变量的贡献值按照降序排列，记为式(2)
cont(x[1])≥cont(x[2])≥…≥cont(x[m]) (2)
其中，cont(x[i])为第i个最大的贡献值；
14、计算前d个最大的贡献值的累积贡献率，如式(3)所示：
其中，1≤d≤m；
15、对于指定的阈值α，0＜α≤1，假设d为最小的正整数使得CCR(d)≥α，那么选择这d个最大的贡献值对应的测量变量，以此作为后续数据建模的基础。
如图2所示，为了帮助理解本发明，同时直观地展示本发明方法用于工业过程变量选择的效果，下面对一示例进行说明。本示例基于田纳西-伊斯曼过程仿真实验平台，该平台提供了一个在过程监控和故障诊断领域被广泛研究的标准数据库。
在训练过程中，利用该过程的分散控制模型来产生闭环的实验数据，训练集包含正常数据和故障数据。采样时间间隔是0.01小时，采集100个小时的正常数据作为训练数据。同时，考虑该过程中可能发生的20种故障形式。对于每种故障，采集5个小时的故障数据作为训练数据。因此，训练集包含10000个正常数据和10000个故障数据。
在本实验中，包括该过程的22个连续测量变量和9个操作变量在内的共计31个测量变量作为监控变量。这31个变量的贡献值如图2所示，贡献率阈值设为α＝0.999。根据图2可知，从21号变量到24号变量的累积贡献率超过了0.999。所以，横坐标上从21号变量到24号变量在内的23个变量被选择进行数据建模。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种故障相关的变量选择方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
11、采集工业过程运行的正常数据和故障数据建立训练数据集，其中，Nn表示正常情况下的样本数目，Nf表示故障情况下的样本数目，m表示测量变量的数目；
12、以KL散度来度量某个变量在正常和故障情况下的差异，差异大的变量被认为是有助于反映故障效应的变量，定义第i个测量变量对于反映故障效应的贡献值为式(1)所示：
其中，i＝1,2,…,m，pf(xi)和pn(xi)分别为变量xi在故障和正常情况下的概率密度函数；
13、将m个变量的贡献值按照降序排列，记为式(2)
cont(x[1])≥cont(x[2])≥…≥cont(x[m]) (2)
其中，cont(x[i])为第i个最大的贡献值；
14、计算前d个最大的贡献值的累积贡献率，如式(3)所示：
其中，1≤d≤m；
15、对于指定的阈值α，0＜α≤1，假设d为最小的正整数使得CCR(d)≥α，那么选择这d个最大的贡献值对应的测量变量，以此作为后续数据建模的基础。
2.如权利要求1所述的一种故障相关的变量选择方法，其特征在于，在以KL散度来度量某个变量在正常和故障情况下的差异过程中，在采样数目足够大的情况下，假设每个测量变量服从高斯分布：
121、分别计算第i个测量变量在正常情况下的样本均值和样本标准差，具体为式(4)、(5)：
其中，i＝1,2,…,m，表示变量xi在正常情况下的第j个测量值；
122、分别计算第i个测量变量在故障情况下的样本均值和样本标准差，如式(6)、(7)所示：
其中，i＝1,2,…,m，表示变量xi在故障情况下的第j个测量值；
123、此时，式(1)定义的贡献值表示为如式(8)所示的形式：
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