工業(yè)過程變量間動態(tài)時延挖掘方法與應(yīng)用.pdf

1、在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動工業(yè)過程監(jiān)控方法中，通常不考慮過程變量間的時間延遲信息，或者簡單地用常數(shù)對時間延遲進(jìn)行描述，這樣會影響過程監(jiān)控模型的有效性以及監(jiān)控知識表達(dá)的準(zhǔn)確性，進(jìn)而導(dǎo)致不準(zhǔn)確的過程監(jiān)控任務(wù)實施以至于失效?？梢?，研究探索一種有效的過程變量間的動態(tài)時延提取方法、并結(jié)合動態(tài)時延信息對過程監(jiān)控知識進(jìn)行更加準(zhǔn)確的表達(dá)和推理，無疑具有學(xué)術(shù)研究和工程應(yīng)用意義。
　　論文提出了一種動態(tài)時延分析(dynamic time delay analy

2、sis，DTA)方法，可以對過程變量間的動態(tài)時延信息進(jìn)行有效的估計。并且，給出了一種動態(tài)時間模糊Petri網(wǎng)對過程變量間的動態(tài)信息傳遞進(jìn)行有效地描述，使用條件分布有色圖對動態(tài)時延進(jìn)行表達(dá)，并且建立了動態(tài)時間模糊Petri網(wǎng)的活性及動態(tài)可達(dá)性分析方法，從而構(gòu)造了有效的過程監(jiān)控知識表達(dá)模型及其推理方法。論文的主要創(chuàng)新性成果包括:
　　1、針對工業(yè)中相關(guān)過程變量之間的時滯動態(tài)特性的問題，給出了一種基于時間序列數(shù)據(jù)挖掘的動態(tài)時延分析(DT

3、A)方法，通過追蹤平滑窗內(nèi)變量間相似度的最大值對變量間的動態(tài)時延進(jìn)行估計，實現(xiàn)了基于歷史數(shù)據(jù)的動態(tài)時延獲取。
　　2、針對DTA采用固定滑動時間窗近似估計時延而難以處理因干擾而導(dǎo)致的局部動態(tài)時延估計偏差過大問題，提出了一種基于相似的彈性窗口的動態(tài)時延分析(e-DTA，dynamic time delay analysis by elastic windows)方法;通過對比相關(guān)過程變量之間的相似性，對彈性窗口的大小進(jìn)行自調(diào)整，實現(xiàn)

4、對動態(tài)延遲時間的離線估計。
　　3、為了實現(xiàn)對動態(tài)時延信息的在線估計，提出了兩種改進(jìn)的時間序列預(yù)測方法:模糊插值時間序列預(yù)測方法和基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)CNN的動態(tài)時延預(yù)測方法;針對傳統(tǒng)時間序列預(yù)測難以適應(yīng)突變信號的局限性，通過對時延變量與過程變量的時間序列進(jìn)行相關(guān)分析，分別提取影響時延信息的單個主要關(guān)聯(lián)變量和多個主要關(guān)聯(lián)變量，并將其引入時間序列預(yù)測模型中，在線估計過程相關(guān)變量之間的傳遞時延。
　　4、提出了一種動態(tài)時間模糊Pet