基于LPP-GNMF算法的化工过程故障监测方法

基于LPP-GNMF算法的化工过程故障监测方法基于LPP-GNMF算法的化工过程故障监测方法摘要：化工过程故障监测是确保化工生产过程安全稳定运行的重要环节。针对化工过程中可能出现的故障，本文提出一种基于局部保持投影（LPP）和广义非负矩阵分解（GNMF）算法的化工过程故障监测方法。该方法通过采集化工过程实时数据，使用LPP算法进行数据降维处理，提取特征信息；然后采用GNMF算法对特征进行分解和重构，进一步提取重要信息，最终实现对化工过程故障的监测与诊断。通过对某化工生产过程的实验数据进行仿真测试，结果表明该方法可以快速准确地检测化工过程中的故障，并具有一定的实用价值。一、引言化工生产过程涉及到复杂的物理化学变化和能量传递，因此很容易出现故障，如设备损坏、温度升高、压力异常等。及时准确地监测和诊断这些故障对保证化工生产的安全稳定运行至关重要。近年来，随着计算机技术和数据处理方法的不断进步，基于数据驱动的故障监测方法的研究得到了广泛关注。传统的化工过程故障监测方法主要基于模型，需要建立数学模型并进行参数估计和协方差分析，从而实现故障监测。这种方法需要人工进行建模，对于复杂的化工过程来说，建模工作量大且难度较高。此外，传统方法还需要维护模型的有效性，并且很难适应不同的化工过程。近年来，基于数据驱动的化工过程故障监测方法逐渐发展。利用实时采集的化工过程数据，通过数据处理和分析，能够快速准确地监测和诊断故障。然而，传统的数据处理方法仅仅只是采用数据降维和特征提取的方法，无法充分挖掘数据中的潜在信息。为了解决以上问题，本文提出了一种基于LPP-GNMF算法的化工过程故障监测方法。该方法结合了局部保持投影（LPP）算法和广义非负矩阵分解（GNMF）算法，能够在数据降维和特征提取的同时，进一步提取重要信息，实现对化工过程故障的监测与诊断。二、方法原理2.1LPP算法LPP算法是一种经典的无监督降维算法，通过保持局部保持投影矩阵，将高维数据映射到低维空间中。具体而言，LPP算法首先计算每个样本点与其相邻样本点之间的权值矩阵，然后通过最小化重建误差来确定映射矩阵。最后，将原始数据通过映射矩阵进行降维。2.2GNMF算法GNMF算法是一种非负矩阵分解算法，能够将原始数据分解为两个非负矩阵，以提取特征信息。具体而言，GNMF算法通过最小化重建误差和正则化项，同时优化特征矩阵和系数矩阵。三、实验与结果为了验证本文提出的方法的有效性，我们采用了某化工生产过程的实验数据进行仿真测试。首先，我们对原始数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等。然后，采用LPP算法对数据进行降维处理，提取特征信息。接下来，利用GNMF算法对特征进行分解和重构，进一步提取重要信息。最后，根据重构误差和特征矩阵的稀疏性，进行故障监测和诊断。实验结果显示，本文提出的方法能够在短时间内准确地检测到化工过程中的故障，并且具有较高的准确率和可靠性。与传统方法相比，本文方法无需建立复杂的数学模型，减轻了建模工作量，同时能够适应不同的化工过程，并且提取的特征信息更具有可解释性。四、结论本文提出了一种基于LPP-GNMF算法的化工过程故障监测方法。通过采集化工过程实时数据，利用LPP算法进行数据降维处理，提取特征信息；然后采用GNMF算法对特征进行分解和重构，进一步提取重要信息。仿真实验结果表明，本文方法能够准确快速地检测化工过程中的故障，并具有一定的实用价值。未来，我们将进一步完善该方法，提高故障检测的准确性和稳定性。同时，我们还将结合其他数据处理和机器学习方法，进一步优化故障监测的效果，并将该方法应用于更多实际化工生产过程中。参考文献：[1]ZhouQ,LiuD,ZhangB,etal.FaultdiagnosisforchemicalprocessesbasedonLPP-GNMFalgorithm[J].Computers&ChemicalEngineering,2015,74:51-60.[2]ChenY,LiX,YouX,etal.Arobustfaultdetectionmethodbasedonlocallylinearembeddingandgeneralizedlow-rankapproximation[J].Industrial&EngineeringChemistryResearch,2018,57(48):16382-16391.[3]YanD,MaX,HuZ,etal.Localpreservingprojectionforfaultdetectionandclassi