专利名称：一种基于pca和人工免疫系统的流程工业混合故障诊断方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断方法和系统，它主要应 用于化工过程，炼油过程，生物制药过程等流程工业的故障诊断领域。
背景技术：
随着科学技术的发展，在现代工业生产中，工业设备系统的复杂程度日益提高，对 于连续大批量的现代化生产过程，建立监控系统，及时发现并诊断出故障原因，是非常必 要。故障诊断作为一门综合性学科，是多科学交叉的一门非常实用的技术。有效、及时的故 障诊断不但能保证生产的正常运行、预防灾难性事故的发生，还能够给工厂技术人员以指 导，及时修复发生故障的部位，对于生产有指导性的作用。故障诊断的发展主要经历了三个阶段。第一个阶段是根据感官、仪表，凭借操作 员的经验进行判断，这对于简单机械的过程还是比较有效的。第二个阶段是利用传感器技 术和动态测试技术，对信号进行建模分析，这已经得到了广泛的应用，而且相比于前一个阶 段，这个阶段的精度和规范程度得以大大提高。第三个阶段是正在发展中的智能信息处理 阶段，这也是随着计算机技术发展，与仿生、人工智能机制相结合的一种新的尝试。故障诊断经过了多年的发展，理论方法主要有三类基于解析模型的方法、基于知 识的方法、基于信号的方法，典型的方法有神经网络法，最小二乘法，小波分析法，主成分分 析法等。然而传统的故障诊断方法并没有大规模应用于流程工业的故障诊断中，实际应用 主要还局限于单个设备，对于流程本身的故障诊断还存在不足。主要原因在于实际工业流 程具有不稳定性，会随着工艺的改进和生产的需要发生变化，而传统的故障诊断方法对于 流程的变化大多不具备足够的适应性，很难满足实际的流程工业需要。针对这一现状，有学 者提出将具有自适应性和自学习能力的人工免疫系统引入到故障诊断领域。人工免疫系统是一种综合智能系统，它将免疫学与工程学有机结合，利用数学、计 算机等技术建立免疫机制模型，并将其应用于工程的设计、实施等方面。近年来，人工免疫 中对于自我与非我的判断被借鉴引入到故障诊断领域。然而传统的基于人工免疫系统的故 障诊断算法都将系统瞬时的变量作为抗原和抗体，无法表达流程工业中数据实施连续的特 征。有鉴于此，寻找一种新的抗原和抗体表达方法及其相关的一系列人工免疫系统对于流 程工业的故障诊断具有十分重要的意义。
发明内容
本发明的目的在于克服现有方法适应性与自学习能力不足的缺陷，将人工免疫系 统应用于流程工业的故障诊断。区别于传统的人工免疫系统，本发明提出了新的抗原和抗 体的表达方式以及差异度计算和克隆繁殖的方法，并提出了一种基于PCA和人工免疫的混 合故障诊断方法。根据本发明的一个方面，提供了一种基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断方法，其特征在于包括PCA建模步骤，用原始正常样本生成PCA模型，抗体生成步骤，由原始故障样本生成抗体，故障检测步骤，用所述PCA模型进行故障检测。根据本发明的一个进一步的方面，上述基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断 方法进一步包括抗原生成步骤，在所述故障检测步骤判定有故障存在的情况下，用所述故障检测 步骤的检测时刻之前预定时间长度的实时数据生成抗原，故障诊断步骤，利用所述抗原和所述抗体，判定故障的种类。根据本发明的一个进一步的方面，上述基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断 方法进一步包括数据采集与处理步骤，采集所需的流程变量数据，所述流程变量数据包括历史数 据和所述实时数据，所述历史数据包括所述原始正常样本和所述原始故障样本。根据本发明的一个进一步的方面，上述基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断 方法进一步包括对所述抗原进行克隆变异，从而生成新的抗体，用所述新的抗体更新所述抗体库内的抗体，确定所述新的抗体的所述阈值。根据本发明的另一个方面，提供了一种基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断 系统，其特征在于包括PCA建模装置，用于用原始正常样本生成PCA模型，抗体生成装置，用于由原始故障样本生成抗体，故障检测装置，用于用所述PCA模型进行故障检测。根据本发明的一个进一步的方面，上述基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断 系统进一步包括抗原生成装置，用于在所述故障检测步骤判定有故障存在的情况下，用所述故障 检测步骤的检测时刻之前预定时间长度的实时数据生成抗原，故障诊断装置，用于利用所述抗原和所述抗体，判定故障的种类。根据本发明的一个进一步的方面，上述基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断 系统进一步包括数据采集与处理装置，用于采集所需的流程变量数据，所述流程变量数据包括历 史数据和所述实时数据，所述历史数据包括所述原始正常样本和所述原始故障样本。根据本发明的一个进一步的方面，上述基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断 系统进一步包括对所述抗原进行克隆变异从而生成新的抗体的装置，用所述新的抗体更新所述抗体库内的抗体的装置，确定所述新的抗体的所述阈值的装置。
权利要求
1.一种基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断方法，其特征在于包括PCA建模步骤，用原始正常样本生成PCA模型，抗体生成步骤，由原始故障样本生成抗体，故障检测步骤，通过所述PCA模型进行故障检测。
2.根据权利要求1的基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断方法，其特征在于进一 步包括抗原生成步骤，在所述故障检测步骤判定有故障存在的情况下，用所述故障检测步骤 的检测时刻之前预定时间长度的实时数据生成抗原，故障诊断步骤，利用所述抗原和所述抗体，判定故障的种类。
3.根据权利要求1或2的基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断方法，其特征在于 进一步包括数据采集与处理步骤，采集所需的流程变量数据，所述流程变量数据包括历史数据和 所述实时数据，所述历史数据包括所述原始正常样本和所述原始故障样本，其中抗体生成步骤进一步包括，从由原始故障样本生成的所述抗体，变异和克隆生成 第二代抗体。
4.根据权利要求2的基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断方法，其特征在于进一 步包括数据采集与处理步骤，采集所需的流程变量数据，所述流程变量数据包括历史数据和 所述实时数据，所述历史数据包括所述原始正常样本和所述原始故障样本，其中所述历史 数据和所述实时数据受到归一化处理
5.根据权利要求2或4的基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断方法，其特征在于 进一步包括由式(10)对所述抗原进行克隆变异，从而生成新的抗体， 用所述新的抗体更新所述抗体库内的抗体， 确定所述新的抗体的所述阈值。
6.一种基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断系统，其特征在于包括 PCA建模装置，用于用原始正常样本生成PCA模型，抗体生成装置，用于由原始故障样本生成抗体， 故障检测装置，用于用所述PCA模型进行故障检测。
7.根据权利要求6的基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断系统，其特征在于进一 步包括抗原生成装置，用于在所述故障检测步骤判定有故障存在的情况下，用所述故障检测 步骤的检测时刻之前预定时间长度的实时数据生成抗原，故障诊断装置，用于利用所述抗原和所述抗体，判定故障的种类。
8.根据权利要求6或7的基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断系统，其特征在于 进一步包括数据采集与处理装置，用于采集所需的流程变量数据，所述流程变量数据包括历史数 据和所述实时数据，所述历史数据包括所述原始正常样本和所述原始故障样本，其中抗体生成装置进一步包括用于从由原始故障样本生成的所述抗体，变异和克隆生 成第二代抗体的装置。
9.根据权利要求7的基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断系统，其特征在于进一 步包括数据采集与处理装置，用于采集所需的流程变量数据，所述流程变量数据包括历史数 据和所述实时数据，所述历史数据包括所述原始正常样本和所述原始故障样本，其中所述 历史数据和所述实时数据受到归一化处理
10.根据权利要求7或9的基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断系统，其特征在于 进一步包括抗体更新装置，所述抗体更新装置进一步包括由式(10)对所述抗原进行克隆变异从而生成新的抗体的装置， 用所述新的抗体更新所述抗体库内的抗体的装置， 确定所述新的抗体的所述阈值的装置。
全文摘要
本发明提供了一种基于PCA和人工免疫系统的混合故障诊断方法和系统，可以运用于化工、炼油、生物制药等工业流程，其中，运用PCA算法进行故障检测，通过人工免疫对自我和非我的判断进行故障种类诊断，并利用人工免疫系统的自适应和自学习能力，实现了故障诊断系统在线运行过程中的更新。本发明将人工免疫系统的抗原和抗体表达为由时间序列的数据样本组成的矩阵，其中待检测数据生成抗原，各种类型的历史数据生成不同的抗体，通过计算抗原和抗体的差异度，判断工况的种类，实现故障检测与诊断。本发明还提出了抗体的克隆、变异算法，使得在故障诊断的过程中可以由已知工况数据产生大量不同的抗体，在诊断的同时抗体自动更新，满足实际工业流程对于适应性的要求。
文档编号G06N3/00GK102110187SQ20091024406
公开日2011年6月29日 申请日期2009年12月28日 优先权日2009年12月28日
发明者戴一阳, 赵劲松, 陈丙珍 申请人:清华大学