本發(fā)明涉及工業(yè)過程故障檢測，特別是指一種針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著經濟的發(fā)展和工業(yè)生產的不斷擴大，保障生產過程的安全和控制產品質量成為了重要的挑戰(zhàn)。在實際生產過程中，很多嚴重的事故往往源于一些微小的故障，而這些故障的早期檢測對確保生產過程的正常運行和提升產品質量至關重要。生產過程中，大量的傳感器負責測量各種過程變量，這些傳感器的讀數直接反映了生產過程中的狀態(tài)。然而，在長期運行中，傳感器的精度會下降，可能出現(xiàn)漂移、偏離或完全失效的情況，從而引發(fā)數據缺失和異常。此外，數據錄入和存儲過程中也可能出現(xiàn)數據丟失的情況。這些因素導致獲取的生產數據中往往存在不同程度的缺失。因此，針對缺失數據進行早期故障檢測的研究對提高生產過程的自動化水平、減少人工干預和確保生產安全具有重要意義。

2、在目前的技術中，處理缺失數據的方法主要包括低秩算法的數據恢復方法以及其他技術。低秩算法則假設矩陣具有低秩或接近低秩的結構，通過尋找與不完全矩陣一致的低秩矩陣來恢復數據，其他方法包括利用貝葉斯統(tǒng)計模型和最大化似然函數來推斷缺失數據。

3、然而，這些方法在實際應用中具有誤報率高，無法充分恢復數據的完整性，以及不能有效的檢測到早期故障。

技術實現(xiàn)思路

1、為了解決傳統(tǒng)的缺失數據處理方法在實際應用中具有誤報率高，無法充分恢復數據的完整性，以及不能有效的檢測到早期故障的技術問題，本發(fā)明提供了一種針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法及系統(tǒng)。

2、本發(fā)明實施例提供的技術方案如下：

3、第一方面：

4、本發(fā)明實施例提供的一種針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法，包括：

5、s1：獲取正常工況下含缺失值的數據作為訓練數據；

6、s2：將所述訓練數據中的缺失值進行填充處理；

7、s3：通過最小化檢測指標，確定填充處理后的訓練數據的最優(yōu)解；

8、s4：根據填充處理后的訓練數據的最優(yōu)解，計算變元的統(tǒng)計量；

9、s5：根據訓練數據的變元的統(tǒng)計量以及置信度水平，確定控制限；

10、s6：獲取含缺失值的實時數據；

11、s7：將所述實時數據中的缺失值進行填充處理；

12、s8：通過最小化檢測指標，確定填充處理后的完整數據的最優(yōu)解；

13、s9：根據填充處理后的完整數據的最優(yōu)解，計算變元的統(tǒng)計量；

14、s10：根據實時數據的變元的統(tǒng)計量，計算檢測指標；

15、s11：在所述檢測指標大于所述控制限的情況下，判定為異常工況。

16、第二方面：

17、本發(fā)明實施例提供的一種針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測系統(tǒng)，包括：存儲器和一個或多個處理器；

18、所述存儲器中存儲有一個或多個應用程序，所述一個或多個應用程序適于由所述一個或多個處理器執(zhí)行以實現(xiàn)上述的針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法。

19、本發(fā)明實施例提供的技術方案帶來的有益效果至少包括：

20、在本發(fā)明中，通過最小化檢測指標來確定填充處理后的訓練數據和完整數據的最優(yōu)解，有效地降低了缺失數據處理時的誤報率，并充分恢復了數據的完整性，根據填充處理后的訓練數據的最優(yōu)解計算變元的統(tǒng)計量，并結合置信度水平確定控制限，可以精確地設定故障檢測的標準，使用填充處理后的完整數據的最優(yōu)解計算變元的統(tǒng)計量，并基于實時數據的變元統(tǒng)計量計算檢測指標，在檢測指標超過控制限時判定為異常工況，不僅能有效地檢測早期故障，還能夠處理訓練集和測試集中存在的數據缺失問題。

技術特征：

1.一種針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求2所述的針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法，其特征在于，所述s3具體包括：

3.根據權利要求2所述的針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法，其特征在于，所述s305具體包括：

4.根據權利要求3所述的針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法，其特征在于，所述s3052具體包括：

5.根據權利要求2所述的針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法，其特征在于，所述s4具體包括：

6.根據權利要求5所述的針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法，其特征在于，所述s5具體包括：

7.根據權利要求1所述的針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法，其特征在于，s8具體包括：

8.根據權利要求7所述的針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法，其特征在于，所述s9具體為：

9.根據權利要求8所述的針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法，其特征在于，所述s10具體為：

10.一種針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：存儲器和一個或多個處理器；

技術總結
本發(fā)明提供一種針對缺失數據的工業(yè)過程故障檢測方法及系統(tǒng)，涉及工業(yè)過程故障檢測技術領域，方法包括：獲取正常工況下含缺失值的數據作為訓練數據；將所述訓練數據中的缺失值進行填充處理；通過最小化檢測指標，確定填充處理后的訓練數據的最優(yōu)解；根據填充處理后的訓練數據的最優(yōu)解，計算變元的統(tǒng)計量；根據訓練數據的變元的統(tǒng)計量以及置信度水平，確定控制限；獲取含缺失值的實時數據；將所述實時數據中的缺失值進行填充處理；通過最小化檢測指標，確定填充處理后的完整數據的最優(yōu)解；根據填充處理后的完整數據的最優(yōu)解，計算變元的統(tǒng)計量；根據實時數據的變元的統(tǒng)計量，計算檢測指標；在所述檢測指標大于所述控制限的情況下，判定為異常工況。

技術研發(fā)人員：張瀚文,劉青青,彭開香,董潔
受保護的技術使用者：北京科技大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6