连续化工生产过程多变量动态在线监测方法和装置的制造方法
【专利摘要】本发明涉及一种连续化工生产过程多变量动态在线监测方法和装置。该方法包括：获取历史数据；根据历史数据利用主成分分析法寻找两个主成分；确定用于描述正常生产模式的两个主成分对应的两个主成分表达式；将历史数据分别代入两个主成分表达式，从而得到相对应的主成分得分矩阵；基于主成分得分矩阵生成用于描述正常生产模式的封闭区域；获取用于描述两个主成分的关键控制变量的实时数据；根据实时数据及两个主成分表达式计算实时得分；根据实时得分判断当前生产模式所在的位置是否处于封闭区域；如果当前生产模式所在的位置处于封闭区域之外，则发出报警。本发明可提高连续过程优化的控制精度和产品一次合格率。
【专利说明】
连续化工生产过程多变量动态在线监测方法和装置
技术领域
[0001]本发明涉及化工领域，特别是涉及一种连续化工生产过程多变量动态在线监测方法和装置。
【背景技术】
[0002]近年来，连续型化工生产过程的复杂性急剧上升，且市场对于产品质量的要求更加苛刻。因此，对连续化工生产过程优化的控制精度和产品的一次合格率提出了更高的要求。一般情况下，连续型化工生产装置是由多要素构成的复杂结构，在实时监控和动态优化过程中多变量问题是经常会遇到的，变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性。如果仅用单一指标对连续生产过程进行监控和分析，得到的结论过于片面且没有充分利用原有数据信息;考虑利用所有指标，则各指标评价的结论可能不一致，使综合评价困难，且工作量巨大。
[0003]以目前广泛使用的连续化工生产过程在线监测方法为例，全过程针对各个变量进行独立监控后单独判断各自是否在正常工作范围。图1示出了现有技术中化工企业的在线监测方法，全过程针对各个变量的独立监控:未考虑各个工艺指标虽然都在控制范围，但这些指标在某些特定组合条件下生产出不合格产品的可能;监控过程中会频繁产生虚假报警?目息O
【发明内容】
[0004]本发明的目的是提供一种连续化工生产过程多变量动态在线监测方法和装置，以解决现有技术中采用固定上下限对各关键控制变量进行独立在线监测、无法实现多维度全方位综合监测的问题。
[0005]为解决上述技术问题，作为本发明的一个方面，提供了一种连续化工生产过程多变量动态在线监测方法，包括:步骤I，获取历史数据;步骤2，根据所述历史数据利用主成分分析法寻找两个主成分;步骤3，确定用于描述正常生产模式的所述两个主成分对应的两个主成分表达式;步骤4，将历史数据分别代入所述两个主成分表达式，从而得到相对应的主成分得分矩阵;步骤5，基于所述主成分得分矩阵生成用于描述正常生产模式的封闭区域；步骤6，获取用于描述所述两个主成分的关键控制变量的实时数据;步骤7，根据所述实时数据及所述两个主成分表达式计算实时得分;步骤8，根据所述实时得分判断当前生产模式所在的位置是否处于所述封闭区域;步骤9，如果当前生产模式所在的位置处于所述封闭区域之外，则发出报警。
[0006]优选地，在步骤2之前，还包括步骤Α:剔除所述历史数据中处于异常和/或未开车等状态下的异常值的步骤。
[0007]优选地，在步骤2之前，在步骤4之前还包括步骤B:判断所述两个主成分的累加贡献率是否达到确定正常生产模式所需的精度要求的步骤。
[0008]优选地，所述步骤8中的位置根据所述两个主成分实时得分生成的坐标确定。
[0009]优选地，在步骤B之后还包括步骤C:将所述两个主成分的贡献率进行累加，如果累加结果大于等于80%，则达到确定正常生产模式所需的精度要求;否则，不满足精度要求，并重新获取历史数据后继续寻找所述主成分。
[0010]优选地，所述主成分是连续化工生产过程关键控制变量的线性组合:
[0011 ] a0+alxl+a2x2+..-+akxk
[0012]其中，[a0...ak]是主成分系数矩阵。
[0013]优选地，步骤5中的所述封闭区域根据下述方式获得:将所述主成分得分矩阵中的两组主成分得分在二维坐标系中表示成二维散点图；将所述二维散点图连接成一个封闭曲线;所述封闭曲线的内部构成所述封闭区域。
[0014]本发明还提供了一种连续化工生产过程多变量动态在线监测装置，包括:历史数据获取模块，用于获取历史数据;主成分分析模块，用于根据所述历史数据利用主成分分析法寻找两个主成分;表达式确定模块，用于确定用于描述正常生产模式的所述两个主成分对应的两个主成分表达式;主成分得分计算模块，用于将历史数据分别代入所述两个主成分表达式，从而得到相对应的主成分得分矩阵；区域计算模块，用于基于所述主成分得分矩阵生成用于描述正常生产模式的封闭区域;实时数据获取模块，用于获取用于描述所述两个主成分的关键控制变量的实时数据;实时得分计算模块，用于根据所述实时数据及所述两个主成分表达式计算实时得分;位置判断模块，用于根据所述实时得分判断当前生产模式所在的位置是否处于所述封闭区域;报警模块，用于在当前生产模式所在的位置处于所述封闭区域之外时，发出报警。
[0015]优选地，所述装置还包括精度判断模块，用于判断所述两个主成分的累加贡献率是否达到确定正常生产模式所需的精度要求的步骤。
[0016]优选地，精度判断模块将所述两个主成分的贡献率进行累加，如果累加结果大于等于80%，则达到确定正常生产模式所需的精度要求;否则，不满足精度要求，并重新获取历史数据后继续寻找所述主成分。
[0017]优选地，所述区域计算模块包括:散点图生成子模块，用于将所述主成分得分矩阵中的两组主成分得分在二维坐标系中表示成二维散点图；封闭曲线生成子模块，用于将所述二维散点图连接成一个封闭曲线，所述封闭曲线的内部构成所述封闭区域。
[0018]本发明将现有技术中的多个变量划为利用两个主成分来表达的综合指标，可实现连续化工生产中基于多变量的动态在线模式监测，大大地提高连续过程优化的控制精度和产品一次合格率。
【附图说明】
[0019]图1给出了现有技术中连续化工生产过程在线监控的示意图；
[0020]图2给出了本发明的基于多变量的连续化工生产过程动态在线监测方法和装置的总体示意图；
[0021]图3给出了本发明的基于多变量的连续化工生产过程动态在线监测方法的优选实施示意图；以及
[0022]图4给出了本发明的基于多变量的连续化工生产过程动态在线监测装置的优选实施示意图。
【具体实施方式】
[0023]以下对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
[0024]发明人发现:在连续化工生产许多实际问题中，两个变量之间是具有一定的相关关系的，因此本发明试图找出几个综合指标，这些综合指标可由原始指标的线性组合而来，这样既保留了原始指标的信息，又能相互独立。衡量一个指标的好坏除了正确性与精确性夕卜，还必须能充分反映个体间的变异，即指标能提供显著的个体区分度，一项指标在个体间的变异越大，提供的“信息量”就越多。
[0025]本发明的目的是为了解决目前连续化工生产过程中采用固定上下限对各关键控制变量进行独立在线监测、无法实现多维度全方位综合监测的问题，其可通过对于化工生产“大数据”的分析与应用大大地提高连续过程优化的控制精度和产品一次合格率。
[0026]请参考图2，本发明提供了一种连续化工生产过程多变量动态在线监测方法，其特征在于，包括:
[0027]步骤I，获取历史数据，其可从数据库中获取；
[0028]步骤2，根据所述历史数据利用主成分分析法寻找两个主成分，即第一主成分和第二主成分;其中，第一主成分和第二主成分是连续化工生产过程关键控制变量的线性组合。
[0029]步骤3，确定用于描述正常生产模式的所述两个主成分对应的两个主成分表达式，即第一主成分表达式和第二主成分表达式；
[0030]步骤4，将历史数据分别代入所述两个主成分表达式，从而得到相对应的主成分得分矩阵；
[0031]步骤5，基于所述主成分得分矩阵生成用于描述正常生产模式的封闭区域;该封闭区域即为连续正常生产模式。
[0032]接着，本发明优选地可从实时数据库中获取化工装置是否处于开车状态的判断标志位，当判断处于开车状态时，再进行如下步骤。
[0033]步骤6，获取用于描述所述两个主成分的关键控制变量的实时数据；
[0034]步骤7，根据所述实时数据及所述两个主成分表达式计算实时得分；
[0035]步骤8，根据所述实时得分判断当前生产模式所在的位置是否处于所述封闭区域；
[0036]步骤9，如果当前生产模式所在的位置处于所述封闭区域之外，则发出报警。例如，可通过手机短信、电子邮件或现场声光等方式进行报警。
[0037]根据连续型化工企业对于生产过程实际动态在线监控要求，将实时数据代入第一主成分表达式和第二主成分表达式后计算分别得到实时的X和Y坐标，基于所得到的正常生产模式封闭区域、和上述实时的X坐标、Y坐标，本发明可判断当前生产是否处于正常生产模式，如果(X，Y)e封闭区域，则当前生产处于正常模式;否则，发生异常情况并报警。
[0038]由于采用了上述技术方案，本发明将现有技术中的多个变量划为利用两个主成分来表达的综合指标，可实现连续化工生产中基于多变量的动态在线模式监测，大大地提高连续过程优化的控制精度和产品一次合格率。
[0039]优选地，在步骤2之前，还包括步骤A:剔除所述历史数据中处于异常和/或未开车等状态下的异常值的步骤。例如，步骤A可通过查阅生产操作记录人工完成或设定判断逻辑自动完成。
[0040]优选地，在步骤2之前，在步骤4之前还包括步骤B:判断所述两个主成分的累加贡献率是否达到确定正常生产模式所需的精度要求的步骤。一般地，两个主成分的贡献率同时生成。
[0041]优选地，所述步骤8中的位置根据所述两个主成分实时得分生成的坐标确定。
[0042]优选地，在步骤B之后还包括步骤C:将所述两个主成分的贡献率进行累加，如果累加结果大于等于80%，则达到确定正常生产模式所需的精度要求;否则，不满足精度要求，并重新获取历史数据后继续寻找所述主成分。
[0043]优选地，所述主成分是连续化工生产过程关键控制变量的线性组合:
[0044]a0+alxl+a2x2+..-+akxk
[0045]其中，[a0...ak]是主成分系数矩阵。
[0046]优选地，步骤5中的所述封闭区域根据下述方式获得:将所述主成分得分矩阵中的两组主成分得分在二维坐标系中表示成二维散点图；将所述二维散点图连接成一个封闭曲线;所述封闭曲线的内部构成所述封闭区域。
[0047]本发明还提供了一种连续化工生产过程多变量动态在线监测装置，其用于实现上述的方法，可以是与上述方法对应的虚拟装置，因此与上述方法重复之处，在此不再赘述。
[0048]在一个实施例中，该在包括:历史数据获取模块，用于获取历史数据;主成分分析模块，用于根据所述历史数据利用主成分分析法寻找两个主成分;表达式确定模块，用于确定用于描述正常生产模式的所述两个主成分对应的两个主成分表达式;主成分得分计算模块，用于将历史数据分别代入所述两个主成分表达式，从而得到相对应的主成分得分矩阵；区域计算模块，用于基于所述主成分得分矩阵生成用于描述正常生产模式的封闭区域;实时数据获取模块，用于获取用于描述所述两个主成分的关键控制变量的实时数据;实时得分计算模块，用于根据所述实时数据及所述两个主成分表达式计算实时得分;位置判断模块，用于根据所述实时得分判断当前生产模式所在的位置是否处于所述封闭区域;报警模块，用于在当前生产模式所在的位置处于所述封闭区域之外时，发出报警。
[0049]优选地，所述装置还包括精度判断模块，用于判断所述两个主成分的累加贡献率是否达到确定正常生产模式所需的精度要求的步骤。
[0050]优选地，精度判断模块将所述两个主成分的贡献率进行累加，如果累加结果大于等于80%，则达到确定正常生产模式所需的精度要求;否则，不满足精度要求，并重新获取历史数据后继续寻找所述主成分。
[0051 ]优选地，所述区域计算模块包括:散点图生成子模块，用于将所述主成分得分矩阵中的两组主成分得分在二维坐标系中表示成二维散点图；封闭曲线生成子模块，用于将所述二维散点图连接成一个封闭曲线，所述封闭曲线的内部构成所述封闭区域。
[0052]本发明克服了化工生产过程中常见的各关键变量均在控制范围但是产品质量依旧出现问题、且无法进行根本原因分析的困难，通过对于化工生产“大数据”的分析与应用极大地提高了连续过程优化的控制精度和产品一次合格率。
[0053]以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种连续化工生产过程多变量动态在线监测方法，其特征在于，包括: 步骤I，获取历史数据； 步骤2，根据所述历史数据利用主成分分析法寻找两个主成分； 步骤3，确定用于描述正常生产模式的所述两个主成分对应的两个主成分表达式； 步骤4，将历史数据分别代入所述两个主成分表达式，从而得到相对应的主成分得分矩阵； 步骤5，基于所述主成分得分矩阵生成用于描述正常生产模式的封闭区域； 步骤6，获取用于描述所述两个主成分的关键控制变量的实时数据； 步骤7，根据所述实时数据及所述两个主成分表达式计算实时得分； 步骤8，根据所述实时得分判断当前生产模式所在的位置是否处于所述封闭区域； 步骤9，如果当前生产模式所在的位置处于所述封闭区域之外，则发出报警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2之前，还包括步骤A:剔除所述历史数据中处于异常和/或未开车等状态下的异常值的步骤。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2之前，在步骤4之前还包括步骤B:判断所述两个主成分的累加贡献率是否达到确定正常生产模式所需的精度要求的步骤。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤8中的位置根据所述两个主成分实时得分生成的坐标确定。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤B之后还包括步骤C:将所述两个主成分的贡献率进行累加，如果累加结果大于等于80%，则达到确定正常生产模式所需的精度要求;否则，不满足精度要求，并重新获取历史数据后继续寻找所述主成分。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主成分是连续化工生产过程关键控制变量的线性组合:ao+aixi+a2X2+...+akXk 其中，[a0...ak]是主成分系数矩阵。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5中的所述封闭区域根据下述方式获得: 将所述主成分得分矩阵中的两组主成分得分在二维坐标系中表示成二维散点图； 将所述二维散点图连接成一个封闭曲线； 所述封闭曲线的内部构成所述封闭区域。8.一种连续化工生产过程多变量动态在线监测装置，其特征在于，包括: 历史数据获取模块，用于获取历史数据； 主成分分析模块，用于根据所述历史数据利用主成分分析法寻找两个主成分； 表达式确定模块，用于确定用于描述正常生产模式的所述两个主成分对应的两个主成分表达式； 主成分得分计算模块，用于将历史数据分别代入所述两个主成分表达式，从而得到相对应的主成分得分矩阵； 区域计算模块，用于基于所述主成分得分矩阵生成用于描述正常生产模式的封闭区域； 实时数据获取模块，用于获取用于描述所述两个主成分的关键控制变量的实时数据； 实时得分计算模块，用于根据所述实时数据及所述两个主成分表达式计算实时得分； 位置判断模块，用于根据所述实时得分判断当前生产模式所在的位置是否处于所述封闭区域； 报警模块，用于在当前生产模式所在的位置处于所述封闭区域之外时，发出报警。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括精度判断模块，用于判断所述两个主成分的累加贡献率是否达到确定正常生产模式所需的精度要求的步骤。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，精度判断模块将所述两个主成分的贡献率进行累加，如果累加结果大于等于80%，则达到确定正常生产模式所需的精度要求；否则，不满足精度要求，并重新获取历史数据后继续寻找所述主成分。11.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述区域计算模块包括: 散点图生成子模块，用于将所述主成分得分矩阵中的两组主成分得分在二维坐标系中表示成二维散点图； 封闭曲线生成子模块，用于将所述二维散点图连接成一个封闭曲线，所述封闭曲线的内部构成所述封闭区域。
【文档编号】G05B19/418GK106094745SQ201610397433
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年6月7日 公开号201610397433.4, CN 106094745 A, CN 106094745A, CN 201610397433, CN-A-106094745, CN106094745 A, CN106094745A, CN201610397433, CN201610397433.4
【发明人】苏岳龙, 孙玉鹏, 马天明, 陈强, 倪华方
【申请人】蓝星（北京）技术中心有限公司