[发明专利]一种非线性过程监控方法

权利要求书

1.一种非线性过程监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)布置探测器获取粒子群样本数据，样本数据通过核函数的内积运算形成一种非线性映射，再通过这一非线性映射将原空间的非线性数据转换成特征空间的线性数据；

(2)计算特征空间的类间平方和以及类内离散度，根据Fisher判别准则建立关于核函数参数优化的粒子群优化模型的适应度函数；

(3)初始化粒子群参数，计算适应度函数初始适应值，通过粒子群优化算法迭代求取最优解；

(4)最优解作为核函数的最优核参数，确定特征空间的特征值和特征向量，根据累积贡献率确定导致故障的特征值对应的主元，优化调整原样本空间的主元个数。

2.根据权利要求1所述的一种非线性过程监控方法，其特征在于，步骤(1)中所述的核函数为满足Mercer条件的核函数，包括多项式核函数、径向基函数和Simoid核函数。

3.根据权利要求1所述的一种非线性过程监控方法，其特征在于，所述的步骤(3)中初始化粒子群参数，计算适应度函数初始适应值，通过粒子群优化算法迭代求取最优解，其方法为：

在一个m个粒子组成的D维目标搜索空间，初始化粒子群参数，通过目标函数令全部初始粒子都获得一个初始适应值，全部粒子在一个速度向量指引下跟踪到目前为止空间中最优的粒子进行搜索，在搜索过程中，粒子通过速度和位置的迭代更新来求取最优位置下的适应值。

4.根据权利要求3所述的一种非线性过程监控方法，其特征在于，初始化参数包括权重系数Γ，粒子初始位置X_id，粒子初始速度V_id，种族大小m，加速度常数C₁、C₂，最大限制速度V_max，最大迭代次数T_max，其中T_max为算法迭代的终止条件，

粒子的迭代更新方法为：

V_id(t+1)＝ΓV_id(t)+c₁r₁(P_id-X_id(t))+c₂r₂(P_gd-X_id(t))

X_id(t+1)＝X_id(t)+V_id(t+1)

其中，取i＝1,2,…,d,加速度常数c₁、c₂为非负常数；r₁、r₂服从[0,1]上的均匀分布随机数；x_id(t)是第i个粒子的当前位置，P_id是第i个粒子在局部至今为止搜索到的最优位置，P_gd是第i个粒子在全局至今为止搜索到的最优位置；V_id(t)是第i个粒子的当前速度，V_id(t)∈[-V_max,V_max]，V_max为最大限制速度，V_max≥0。

5.根据权利要求4所述的一种非线性过程监控方法，其特征在于，迭代过程中，

若V_id(t)＞V_max，取V_id(t)＝V_max；

若V_id(t)＜-V_max，取V_id(t)＝-V_max。