【摘 要】
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报警阈值优化是工业过程智能报警管理的重要内容。由于受到原料及产品调度策略的影响,工业过程会出现多操作工况运行,这对工业过程多变量报警阈值优化提出了挑战。针对此问题论文进行了深入的研究,提出了一种基于流数据聚类的工业过程多工况报警阈值自适应优化方法,它能够在在工业过程出现多工况切换时对多变量报警阈值进行自适应优化,同时,当工业过程监控人因环境发生改变时,也能够对多变量报警阈值进行自适应调整。以下为论
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报警阈值优化是工业过程智能报警管理的重要内容。由于受到原料及产品调度策略的影响,工业过程会出现多操作工况运行,这对工业过程多变量报警阈值优化提出了挑战。针对此问题论文进行了深入的研究,提出了一种基于流数据聚类的工业过程多工况报警阈值自适应优化方法,它能够在在工业过程出现多工况切换时对多变量报警阈值进行自适应优化,同时,当工业过程监控人因环境发生改变时,也能够对多变量报警阈值进行自适应调整。以下为论文的研究方向和获得的阶段性成果:1、深入研究了工业过程流数据聚类方法,面向工业过程的多变量实时监控数据,在传统的流数据聚类Denstream算法基础上,提出了一种面向工业过程多变量监控数据分析的a-Denstream流数据聚类方法,它通过在线微簇处理以及离线再聚类操作、实现工业过程监控流数据的快速聚类,并通过微簇冷却再激活的操作,改进了流数据密度聚类算法,更好地保持了工业过程监控数据的完整性。2、面向工业生产过程的多操作工况运行,提出一种基于a-Denstream流数据聚类的报警阈值自适应优化方法。首先,应用a-DenStream流数据聚类算法对工业过程监控流数据聚类;随后,提出了一种改进的C-BOUND算法用于合并微聚类,通过多变量报警阈值优化目标函数获得边界度,从而提取聚类结果的边缘,面向多个操作工况条件建立相应的报警阈值模型,建立基于流数据聚类的报警阈值自适应优化方法。另外,还针对工业过程监控人因环境的变化,给出了报警阈值自适应调整策略。3、将所提出的报警优化方法在工业煤气化的气化处理洗涤单元中压汽包过程进行验证,对工厂煤气化装置的实际过程监控数据进行采集,并针对多变量报警阈值进行了自适应优化,获得了满意的结果。将本文方法其它报警阈值优化的方法进行了对比,验证了所提方法的有效性。
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