一种多速率采样系统的数据驱动过程监测方法及系统

本发明属于流程工业的过程监测，具体涉及一种多速率采样系统的数据驱动过程监测方法及系统。

背景技术：

1、在流程工业中，过程监测系统是确保生产过程安全、高效和可靠运行的关键。随着工业自动化和智能化的发展，传感器技术得到广泛应用，通过实时监测和控制各种过程参数，如温度、压力、流量、化学成分等，帮助操作员和自动化系统实时了解生产过程，采取必要措施来确保产品质量和生产效率。流程工业中的传感器通常是异构的，即来自不同的制造商、具有不同的性能特点，以不同的速率对过程进行采样。导致生产过程中异构传感器系统和传感器采样频率不一致，存在停机等待和风险损失，无法保障故障与攻击检测功能的可靠性。

2、传统的过程监测方法通常依赖于基于模型的方法，对数学模型的精确度以及传感器数据的质量要求较高。然而，准确模型及高质量数据的获取在实际流程工业中往往非常困难。因此，亟需根据复杂流程工业的数据特性构建一种多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，利用离线收集的多源传感器数据，使用先进多元统计数据分析技术，实现对系统潜在的故障或攻击的实时监测，发出警报，以便操作员或自动化系统可以及时采取必要的纠正措施。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出一种多速率采样系统的数据驱动过程监测方法及系统。

2、本发明涉及一种多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，包括如下步骤：

3、第一步、准备工业流程历史数据集，包含历史控制指令数据与历史传感器输出数据；

4、第二步、进行数据预处理；

5、第三步、计算各子系统的稳定核表示矩阵；

6、第四步、构建残差协方差矩阵；

7、第五步、设定各子系统的故障与攻击检测阈值；

8、第六步、构建各子系统的在线统计量指标；

9、第七步、进行报警决策逻辑判断，实现数据驱动过程监测方法。

10、本发明还涉及一种用于实施多速率采样系统的数据驱动过程监测方法的系统，所述系统包括数据处理模块、残差生成模块、统计检验模块和逻辑判断模块。

11、有益效果

12、本发明所提出的数据驱动的离线设计与在线过程监测方法为流程工业的过程监测提供了一种创新的解决方案。所提出的流程工业监测方法适用于具有三个或者更多采样频率的大规模工业过程，通过多子系统报警逻辑可实现低延迟的故障与攻击检测。通过将动态典型相关分析方法集成到子系统残差生成模块，采用典型的数据驱动设计策略，无需进行系统机理建模，兼顾实现低虚警率和高故障/攻击检测率，可有效保障监测性能的可靠性。通过将传感器根据采样速率进行分组，可以实现部分故障隔离与攻击隔离。

技术特征：

1.一种多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，其特征在于，第一步至第五步属于多速率采样系统的过程监测的离线设计阶段，第六步至第七步属于在线部署阶段。

3.根据权利要求1所述的多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，其特征在于，第一步中，将具有相同采样频率的传感器分为一组，ns表示传感器的组数；用uk表示第k个时刻的控制指令数据，用frequ表示控制指令的频率，单位为赫兹；用表示第i组传感器的第k个时刻的数据，用表示第i组传感器的采样频率，单位为赫兹，i＝1，...，ns。

4.根据权利要求1所述的多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，其特征在于，第二步中，构建ns组离线训练数据，每组包含4个汉克尔矩阵，具体步骤包括：

5.根据权利要求1所述的多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，其特征在于，第三步中，具体步骤包括：

6.根据权利要求1所述的多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，其特征在于，第四步中，具体步骤包括：

7.根据权利要求1所述的多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，其特征在于，第五步中，各子系统的故障与攻击检测阈值其中，表示具有m个自由度的卡方分布，α为置信度，m为残差协方差矩阵的维度。

8.根据权利要求1所述的多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，其特征在于，第六步中，具体步骤包括：

9.根据权利要求1所述的多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，其特征在于，第七步中，具体步骤包括：

10.一种用于实施权利要求1至9任一项所述的多速率采样系统的数据驱动过程监测方法的系统，其特征在于，所述系统包括数据处理模块、残差生成模块、统计检验模块和逻辑判断模块。

技术总结
本发明涉及一种多速率采样系统的数据驱动过程监测方法，包括如下步骤：第一步、准备工业流程历史数据集，包含历史控制指令数据与历史传感器输出数据；第二步、进行数据预处理；第三步、计算各子系统的稳定核表示矩阵；第四步、构建残差协方差矩阵；第五步、设定各子系统的故障与攻击检测阈值；第六步、构建各子系统的在线统计量指标；第七步、进行报警决策逻辑判断，实现数据驱动过程监测方法。本发明所提出的流程工业监测方法适用于具有三个或者更多采样频率的大规模工业过程，采用典型的数据驱动设计策略，无需进行系统机理建模，兼顾实现低虚警率和高故障/攻击检测率，可有效保障监测性能的可靠性。

技术研发人员：蒋宇辰,李款,史军,罗浩,王豪,张九思,田纪伦
受保护的技术使用者：哈尔滨工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15