基于LPP-GNMF算法的化工過程故障監(jiān)測方法

基于LPP-GNMF算法的化工過程故障監(jiān)測方法基于LPP-GNMF算法的化工過程故障監(jiān)測方法摘要：化工過程故障監(jiān)測是確?；どa(chǎn)過程安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。針對(duì)化工過程中可能出現(xiàn)的故障，本文提出一種基于局部保持投影（LPP）和廣義非負(fù)矩陣分解（GNMF）算法的化工過程故障監(jiān)測方法。該方法通過采集化工過程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使用LPP算法進(jìn)行數(shù)據(jù)降維處理，提取特征信息；然后采用GNMF算法對(duì)特征進(jìn)行分解和重構(gòu)，進(jìn)一步提取重要信息，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)化工過程故障的監(jiān)測與診斷。通過對(duì)某化工生產(chǎn)過程的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真測試，結(jié)果表明該方法可以快速準(zhǔn)確地檢測化工過程中的故障，并具有一定的實(shí)用價(jià)值。一、引言化工生產(chǎn)過程涉及到復(fù)雜的物理化學(xué)變化和能量傳遞，因此很容易出現(xiàn)故障，如設(shè)備損壞、溫度升高、壓力異常等。及時(shí)準(zhǔn)確地監(jiān)測和診斷這些故障對(duì)保證化工生產(chǎn)的安全穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。近年來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)處理方法的不斷進(jìn)步，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障監(jiān)測方法的研究得到了廣泛關(guān)注。傳統(tǒng)的化工過程故障監(jiān)測方法主要基于模型，需要建立數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和協(xié)方差分析，從而實(shí)現(xiàn)故障監(jiān)測。這種方法需要人工進(jìn)行建模，對(duì)于復(fù)雜的化工過程來說，建模工作量大且難度較高。此外，傳統(tǒng)方法還需要維護(hù)模型的有效性，并且很難適應(yīng)不同的化工過程。近年來，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的化工過程故障監(jiān)測方法逐漸發(fā)展。利用實(shí)時(shí)采集的化工過程數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)處理和分析，能夠快速準(zhǔn)確地監(jiān)測和診斷故障。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法僅僅只是采用數(shù)據(jù)降維和特征提取的方法，無法充分挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息。為了解決以上問題，本文提出了一種基于LPP-GNMF算法的化工過程故障監(jiān)測方法。該方法結(jié)合了局部保持投影（LPP）算法和廣義非負(fù)矩陣分解（GNMF）算法，能夠在數(shù)據(jù)降維和特征提取的同時(shí)，進(jìn)一步提取重要信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)化工過程故障的監(jiān)測與診斷。二、方法原理2.1LPP算法LPP算法是一種經(jīng)典的無監(jiān)督降維算法，通過保持局部保持投影矩陣，將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間中。具體而言，LPP算法首先計(jì)算每個(gè)樣本點(diǎn)與其相鄰樣本點(diǎn)之間的權(quán)值矩陣，然后通過最小化重建誤差來確定映射矩陣。最后，將原始數(shù)據(jù)通過映射矩陣進(jìn)行降維。2.2GNMF算法GNMF算法是一種非負(fù)矩陣分解算法，能夠?qū)⒃紨?shù)據(jù)分解為兩個(gè)非負(fù)矩陣，以提取特征信息。具體而言，GNMF算法通過最小化重建誤差和正則化項(xiàng)，同時(shí)優(yōu)化特征矩陣和系數(shù)矩陣。三、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果為了驗(yàn)證本文提出的方法的有效性，我們采用了某化工生產(chǎn)過程的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真測試。首先，我們對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化等。然后，采用LPP算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，提取特征信息。接下來，利用GNMF算法對(duì)特征進(jìn)行分解和重構(gòu)，進(jìn)一步提取重要信息。最后，根據(jù)重構(gòu)誤差和特征矩陣的稀疏性，進(jìn)行故障監(jiān)測和診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文提出的方法能夠在短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確地檢測到化工過程中的故障，并且具有較高的準(zhǔn)確率和可靠性。與傳統(tǒng)方法相比，本文方法無需建立復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，減輕了建模工作量，同時(shí)能夠適應(yīng)不同的化工過程，并且提取的特征信息更具有可解釋性。四、結(jié)論本文提出了一種基于LPP-GNMF算法的化工過程故障監(jiān)測方法。通過采集化工過程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用LPP算法進(jìn)行數(shù)據(jù)降維處理，提取特征信息；然后采用GNMF算法對(duì)特征進(jìn)行分解和重構(gòu)，進(jìn)一步提取重要信息。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法能夠準(zhǔn)確快速地檢測化工過程中的故障，并具有一定的實(shí)用價(jià)值。未來，我們將進(jìn)一步完善該方法，提高故障檢測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。同時(shí)，我們還將結(jié)合其他數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，進(jìn)一步優(yōu)化故障監(jiān)測的效果，并將該方法應(yīng)用于更多實(shí)際化工生產(chǎn)過程中。參考文獻(xiàn)：[1]ZhouQ,LiuD,ZhangB,etal.FaultdiagnosisforchemicalprocessesbasedonLPP-GNMFalgorithm[J].Computers&ChemicalEngineering,2015,74:51-60.[2]ChenY,LiX,YouX,etal.Arobustfaultdetectionmethodbasedonlocallylinearembeddingandgeneralizedlow-rankapproximation[J].Industrial&EngineeringChemistryResearch,2018,57(48):16382-16391.[3]YanD,MaX,HuZ,etal.Localpreservingprojectionforfaultdetectionandclassi