[发明专利]基于先验知识的核灵活流形嵌入电熔镁炉故障监测方法

摘要

基于先验知识的核灵活流形嵌入电熔镁炉故障监测方法，属于故障检测与诊断技术领域，包括：对电熔镁炉运行过程历史数据集中部分数据进行故障种类标记；将历史数据映射到高维空间；建立可以获得故障预测矩阵的优化模型并利用包括标记数据的历史数据集计算故障预测矩阵；实时获取电熔镁炉监测数据，利用历史数据和故障预测矩阵计算故障监测矩阵，得到监测数据故障类型；本发明将先验知识转换成机器能够识别的知识，实现老工人不在现场，电熔镁炉能安全、稳健运行；在故障预测矩阵中加入回归残差矩阵，使预测矩阵模型更灵活，泛化能力更强；使用核灵活流形嵌入方法，避免由于数据维数过高出现数据灾难，实现对非线性系统的处理和故障诊断。

主权项

基于先验知识的核灵活流形嵌入电熔镁炉故障监测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集电熔镁炉运行过程数据，构建电熔镁炉运行历史数据集X＝[x1,x2,...,xi,...,xn]，其中，xi为历史数据即采集到的运行过程数据，n为数据采样的个数，i＝1，2，…，n；步骤2：标记电熔镁炉运行历史数据集中部分历史数据的故障类型；步骤3：构造特征矩阵Y，如果历史数据xi所属故障类型为j，则特征矩阵Y中元素Yij＝1，否则，Yij＝0，j＝1，2，…，C，C为故障类型数；步骤4：根据历史数据之间的近邻关系构造对称矩阵S；步骤5：计算图拉普拉斯矩阵L＝D‑S，其中，D为对角矩阵，其对角元素Dii为矩阵S中每列元素之和；步骤6：将历史数据集Χ通过核函数Φ从原始数据空间映射到高维特征空间，即X→Φ(X)；步骤7：根据历史离线数据Χ、特征矩阵Y和拉普拉斯矩阵L计算故障预测矩阵Fw：Fw=[U+L+αξHc-αξ2(HcTK(X,X))(ξHcTK(X,X)+I)-1]-1UY]]>其中，K(X,X)＝Φ(X)TΦ(X)，α和ξ为用来平衡两个不同正则项的系数，U为对角矩阵，Hc＝I‑(1/n)eeT，I为单位矩阵，e＝[1,1,...1]T；步骤8：实时获取电熔镁炉生产过程中过程变量监测数据Xt，并计算故障监测矩阵Ft：Ft＝[ξHcK(Xt,X)Hc(ξK(X,X)Hc+I)‑1+I‑Hc]Fw故障监测矩阵Ft中每行最大数值对应的列即为该数据所属的故障类型。