统计分析支持下的化工过程稳态检测方法分析

为实现化工过程稳态的快速准确检测,而开展基于统计分析方法的检测技术研究。主要从控制图法、CUSUM累积和法、多变量统计分析等统计方法概述,以及机器学习和深度学习等数据驱动法和模型驱动法对比分析。考察不同方法在检测精度、鲁棒性和计算效率方面的优劣,指出混合检测模型综合考虑先验知识与数据驱动的优点。最后,给出主成分分析判断炼油装置稳态的应用实例,为工业过程监测与控制提供参考。

过程运行数据的稳态检测方法综述

稳态检测对设备性能评价、运行优化、系统建模和故障检测均具有重要意义,但由于检测方法各具特性,使得各种方法的应用场合不尽相同,目前仍然缺少对实际应用中方法选择的理论指导。因此,根据现有稳态检测方法所采用基础理论的不同对其进行综述,并对每种方法的优缺点进行了分析。从多变量检测能力、趋势定量表征、检测区间、在线检测能力、抗噪能力及可靠性6个方面对已有检测方法进行了分析、对比和总结。对检测方法在实际工业过程中的应用起到了一定的借鉴作用,并为现有方法的改进及新方法的提出指明了方向。

基于自适应高斯滤波的电站历史数据稳态检测方法

引入基于高斯滤波的自适应去噪算法,结合R检验法进行历史数据的稳态检测.选取某1 000MW机组的总风量数据,在相同参数条件下对该方法和中值滤波法进行仿真对比.结果表明:自适应高斯滤波法具有更好的去噪效果和突变点信息保留能力,基于该方法的稳态检测对短时间稳态检验的灵敏度较高,且对稳态与非稳态的状态切换边界识别更准确.

基于趋势提取的稳态检测方法

提出一种新的火电机组运行过程的稳态检测方法。通过滑动窗滤波将数据动态趋势标准化,建立了BP神经网络提取趋势,得到稳定性模糊隶属度矢量,通过模糊推理计算出系统的稳定因子(SF),从而判断系统工况是否稳定。在某负荷变化过程的稳态检测实例中,与多种方法进行了对比,结果表明稳态趋势检测方法具有较高的准确性。将该方法用于某电厂125MW机组抽汽系统的多传感器故障检测系统中,有效地降低了过渡过程带来的误诊率,表明该方法具有一定的工程实用价值。

基于多项式滤波算法的自适应稳态检测

提出一种基于多项式滤波的自适应稳态检测方法。该方法采用滑动窗口方法对当前窗口内的数据进行多项式滤波,根据滤波后的多项式的一次项系数的大小判断测量信号的稳态与非稳态,而滤波窗口长度可根据训练样本自适应地确定。与现有方法相比,基于多项式滤波的自适应稳态检测方法具有实现简单、运算速度快、适用于信号的在线自动稳态检测。通过非绝热连续反应釜的仿真验证了本方法的有效性。

一种改进的基于多项式滤波的稳态检测方法

化工过程的数据中常常含有较多的随机误差和粗差干扰,导致传统的稳态检测方法无法得到准确的结果,从而降低系统故障诊断的可靠性。针对实际的工业过程数据,提出一种融合自适应平滑技术的稳态检测方法,该方法首先以基于导数分析的自适应平滑算法进行降噪处理,消除随机误差的影响,然后引入阈值拟合技术进一步抑制粗差干扰,以多项式滤波方法对数据进行稳态检测,根据测量信号的趋势特征确定过程是否处于稳态。仿真实验研究表明:融合自适应平滑技术的稳态检测方法能够克服传统稳态检测方法中随机误差和粗差干扰对检测结果的影响,进而显著提高稳态检测处理的准确性,检测结果明显优于传统的基于多项式滤波的检测方法。

一种新型融合离群点的稳态检测方法

针对带有离群点的数据稳态检测,采用分布图法对离群点进行剔除;为了保持数据的完整性,提出用灰色预测值替代离群点值;最后用3δ法则进行稳态检验。如此,数据的稳态与非稳态便会区分开来。与现有稳态检测方法相比,分布图法快速有效地克服了离群点对稳态检测结果不准确的影响,降低了过程中个别异常数据带来的误诊率;灰色预测方法使离群点的替代值更贴近真实值,从而得到的过程数据比现有方法得到的数据更可靠。仿真结果证实了该方法的有效性和优越性。

融合离群点判别的稳态检测方法及其应用

针对可能含有离群点的过程数据,提出一种融合离群点判别的稳态检测(Steady StateIdentification,SSID)方法,即基于新型3δ法则离群点判别与自适应多项式滤波(Adaptive Poly-nomial Filtering,APF)稳态检测相结合的方法。该方法首先根据历史稳态数据自适应地确定滤波窗口的长度;然后针对过程数据离群点的特点,采用提出的新型3δ法则滤除并替换窗口数据中的离群点;通过对消除离群点的窗口数据进行多项式滤波,得到反映该窗口内数据变化特征的曲线,并根据曲线的特征判断过程是否处于稳态。仿真研究与实际应用表明:融合离群点判别的稳态检测方法克服传统稳态检测方法中离群点对稳态检测结果的影响,检测结果明显优于传统的APF方法。

基于信号分解和统计假设检验的稳态检测方法

稳态检测对热工过程非常重要,并在建模、优化和控制中具有广泛的应用。针对热工过程提出一种基于信号分解和统计学理论的稳态检测方法,该方法首先利用经验小波变换（EWT）这一非参数信号分解技术对热工过程信号进行分解,然后进行统计假设检验。在所提出的方法中,首先对采样数据的傅里叶谱特性进行自适应分割以获得热工过程整体运行趋势,通过对中高频信息进行信号重建获得过程的震荡信息。然后通过使用修改过的R统计检验法来对热工过程的稳定性进行检测。最后以某电厂1 000 MW机组协调系统的历史数据进行稳态检测实验,验证了该方法的有效性。

一种滑动窗口检验的稳态检测方法

引入基于集合经验模态分解与能量结合的去噪算法,并利用滑动窗口检验实现对历史过程数据的稳态检测,通过标准差递推方法提高了计算效率;借鉴机器学习中数据标记思想,滑动窗口参数通过对少量"标签"数据辨识确定。以某电站1000MW机组的总风量数据为实验对象进行稳态检测实验。实验结果表明,基于集合经验模态分解与能量结合的去噪算法具有很好的去噪效果,基于该方法与滑动窗口检验结合的稳态检测方法具有检测灵敏度高且检测速度快的特点,适用于对海量电站历史数据进行稳态数据筛选。

基于过程系统测量数据的稳态检测与数据处理方法

针对工业生产过程采集的测量数据,提出了基于过程系统测量数据的稳态检测与数据处理方法。该方法首先采用滑动窗口法对工业生产过程采集测量数据进行稳态检测,然后把稳态检测后的各稳态区间数据进行处理,数据处理过程中可减小随机误差、剔除显著误差,从而得到较准确的测量值,以供后期使用。该方法实现简单,可以有效地提取过程系统测量数据中的可靠信息。

基于不确定度理论的稳态检测方法及其应用

本文基于不确定度理论提出了一种多变量稳态检测方法,该方法通过将各主要运行参数对汽轮机性能指标随机不确定的影响控制在规定的范围内来提取稳态信息,并能自适应地确定稳态区间长度。采用该方法对某超超临界1 000 MW火电机组运行数据进行稳态检测。结果表明:电功率和给水流量是系统稳态评价的关键指标;利用检测出的稳态工况计算得到的性能指标准确度高、一致性好,可用于汽轮机组的性能监测与诊断。将稳态检测结果与滑动窗口法对比,发现该稳态检测方法具有更高的检测灵敏度和准确度。因此,本文提出的稳态检测方法为利用历史运行数据进行火电机组性能监测与评价、故障检测与诊断奠定了基础,具有一定的工程应用价值。

改进滤波法在热管换热系统稳态检测中的应用

热管换热系统在进行数据调和和稳态优化之前,必须保证系统处于稳定状态,而检测系统是否处于稳定状态的方法多种多样。改进滤波法是一种较为普遍的稳态检验方法,可以对包含过失误差的系统数据进行有效检测,从而判断系统是否处于稳态。热管换热系统由于电网电压的波动以及外界振动,易给传感器测温数据引入过失误差,运用改进滤波法可有效检测数据含过失误差的情况。数值试验结果表明,传统的滤波法用于检测数据含过失误差时稳态检测失效,而改进滤波法能有效检测出系统处于何种状态。

基于分段曲线拟合的稳态检测方法

稳态检测对热工过程的建模、优化和控制具有重要的意义。通过对变量信号采样数据的分段拟合得到其一阶导数和二阶导数序列,利用重叠数据加权来保证边界的连续性和光滑性。并根据变量信号的一阶和二阶导数序列信息,与相应的阈值比较后得到其变化趋势,进而得到该变量的稳态指数。稳态指数值的范围是0到1,代表稳定程度从非稳态到稳态。对系统的各个关键变量的稳态指数加权并考虑系统的响应延迟得到整个系统的稳态指数,进而判断系统工况是否稳定。最后以某电厂600MW机组的给水流量系统等数据进行稳态检测,结果表明该方法具有一定的工程实用价值。

一种基于改进式SSD算法的稳态检测方法

稳态检测对热工过程中设备性能评价、系统建模及优化、故障检测及过程辨识均具有重要意义。考虑到实际工况中监测数据分布具有不确定性,本文在SSD算法的基础上,对控制限的求取做出了改进。采用基于核函数的非参数控制限算法,用核函数拟合出监控指标的概率密度函数,然后计算出该概率密度函数下满足检验水平的控制限,并结合滑动窗口法对过程数据进行稳态检测。最后将SSD稳态检测法应用到实际过程当中,以某电厂600MW机组的给水流量数据进行稳态检测,改进后的SSD算法相比较传统而言,稳态检出率显著提高。

研究磨矿过程的稳态检测与优化

选矿中,磨矿作业需要耗费的能源相对比较多,包括钢材、水以及电能,电能的整体消耗比例可以占据到总消耗比例的70%~80%。近年来,对于矿产资源的需求量一直在不断增加,磨矿作业量也有明显的上升趋势。磨矿中,要保证优化运行,才能够尽可能减少产品粒度的波动,以此来实现对选矿成本的有效控制。基于此,本文重点分析磨矿过程的稳态检测与优化,为矿石处理量提升提供保证。

基于滤波法的稳态检测

稳态检测在工业上有许多的应用。近些年,国内外的研究者对稳态检测的方法进行了研究和完善。数据校正与故障诊断是非常重要工业环节,而在这两个重要的工业环节中,稳态检测是其中必备的重要过程。本文是利用线性回归对数据进行分析,从而确定稳态。

用于含过失误差数据稳态检测的改进滤波法

滤波法是稳态检测应用较广泛的方法 ,但它不适用于检测变量含有过失误差的情况 ,而实际过程测量变量常含有过失误差。该文对滤波法进行改进 ,用新假设代替原不合理假设 ,根据数理统计理论 ,推导出用于稳态检测的统计量。该统计量能应用于检测数据含过失误差的情况 ,且当数据不含过失误差时 ,可以推导出原统计量。数值实验结果显示 ,原方法用于检测数据含过失误差时稳态检测失效 。

基于多变量权值自适应修正的电站锅炉稳态检测

稳态检测是电站锅炉建模、稳态优化中必不可少的重要环节,本研究采用机组功率、主蒸汽压力、总给煤量、总风量、水煤比和中间点温度这6个重要的运行变量对电站锅炉稳态进行检测。先利用变量的变化速度和加速度数据序列分别计算其稳态指数,再进行多变量加权获得综合稳态指数用于电站锅炉稳态判断。为了确保稳态检测算法对变量剧烈变化的响应速度,提出了多变量权值自适应修正算法,综合利用各变量的趋势分量和瞬态分量对权值进行自适应修正。以1 000 MW机组运行历史数据对算法进行验证表明:提出的多变量权值自适应修正算法能较准确判断锅炉稳态,满足锅炉燃烧建模及稳态优化需求。

稳态检测技术在公路路基结构中检测抗变形能力的应用

本文针对目前现场对路基进行抗变形检测技术的缺陷,提出了一种适用于现场的稳态检测技术,指出了评定路基抗变形能力的新指标,并在此基础上研究路基在抵抗变形方面的匹配关系并进行分析计算,对于指导路基设计和现场质量控制都具有现实意义。