本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，具體涉及一種基于高斯混合模型(gmm)的化工數(shù)據(jù)分析方法。

背景技術(shù)：

1、為了確?；ぎa(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量符合標準，化工生產(chǎn)過程中需要對各類數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測。這些數(shù)據(jù)通常隱藏在dcs(集散控制系統(tǒng))中，涵蓋了溫度、壓力、濃度、流速、轉(zhuǎn)速等多個關(guān)鍵參數(shù)。在復雜的化學反應過程中，常常需要添加催化劑以提高反應速率。然而，影響化學反應的不僅僅是催化劑的種類和數(shù)量，溫度、壓力、原料配比等條件同樣起著重要作用，雖然提高溫度可以加快反應速率，但過高的溫度可能導致某些催化劑失效，反而降低催化效率。同樣，過大的壓力也可能影響反應平衡，導致產(chǎn)物不符合預期。此外，原料配比的輕微偏差可能會對產(chǎn)品的純度和產(chǎn)率產(chǎn)生影響。因此，精確的溫度、壓力和原料控制至關(guān)重要，通過分析dcs系統(tǒng)中采集到的化工數(shù)據(jù)，可以識別出潛在的異常情況，并據(jù)此判斷是否存在因溫度、壓力或其他因素引起的生產(chǎn)問題。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的監(jiān)測方法為及時調(diào)整工藝參數(shù)提供了依據(jù)，從而確?；ぎa(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性。

2、在使用迭代閾值分割算法識別化工數(shù)據(jù)中的異常時，初始閾值選擇至關(guān)重要，因為它影響算法的迭代速度和分割結(jié)果?；?shù)據(jù)是實時的，復雜的化學反應和多因素的相互影響可能導致數(shù)據(jù)呈現(xiàn)上升趨勢。雖然這些趨勢是正常的，但單純依賴固定閾值判斷會導致誤判。因此，靜態(tài)閾值并不適用于異常數(shù)據(jù)識別。為提高準確性，應采用能夠動態(tài)適應數(shù)據(jù)變化的方法。此類方法能捕捉數(shù)據(jù)的多種模式，并自動調(diào)整參數(shù)，應對復雜的工況變化，避免將正常趨勢誤判為異常。此外，這種方法通過概率分配細化了數(shù)據(jù)點的判斷，提高了模糊邊界處的決策穩(wěn)健性，并能適應數(shù)據(jù)的實時更新，從而顯著降低誤報率。

3、高斯混合模型(gmm)是一種概率模型，它假設(shè)所有數(shù)據(jù)點都是由有限數(shù)量的高斯分布混合而成，能夠適應數(shù)據(jù)的實際分布，提供一種靈活的方法來表示數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，更好地捕捉到數(shù)據(jù)中的異常模式。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于高斯混合模型(gmm)的化工數(shù)據(jù)分析方法，以解決有效地監(jiān)測并分析化工生產(chǎn)過程中的潛在問題。

2、本發(fā)明的采用如下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明提供了一種基于高斯混合模型(gmm)的化工數(shù)據(jù)分析方法，該方法包括以下步驟：第一步，采集化工生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)；第二步，對采集的數(shù)據(jù)進行預處理，以滿足高斯混合模型輸入的要求；第三步，應用高斯混合模型，對預處理后的數(shù)據(jù)進行異常概率分析，通過模型計算每個數(shù)據(jù)點的異常概率；第四步，根據(jù)每個數(shù)據(jù)點的異常概率確定數(shù)據(jù)點是否為異常，其中異常判定基于預設(shè)的概率閾值；第五步，使用第四步中所得異常數(shù)據(jù)點觸發(fā)化工生產(chǎn)過程中的響應措施。

4、優(yōu)選的，第二步中所述的預處理包括去噪聲、缺失值處理和數(shù)據(jù)標準化，包括去除噪聲、處理缺失值和標準化處理，包括的具體步驟如下：

5、去除噪聲(濾波處理)：根據(jù)采集的原始數(shù)據(jù)序列{x1,x2,…,xn}，其中xi表示第i個數(shù)據(jù)點，為了去除噪聲，應用移動平均濾波器對原始數(shù)據(jù)進行平滑處理：其中，xi是去濾波后在位置i的數(shù)據(jù)點，m是窗口大小的一半，因此整個窗口覆蓋2m+1個數(shù)據(jù)點。該公式表示用當前點前后m個點的平均值來替代當前點的值，從而平滑數(shù)據(jù)。

6、處理缺失值(插值法)：數(shù)據(jù)中存在缺失值(nan)，使用線性插值法對缺失的數(shù)據(jù)點進行填補，使用以下公式進行插值：i＝1,2，...，k-1，其中xi和xi+k是已知數(shù)據(jù)點，xi+1，xi+2，...，xi+k-1為缺失值。

7、標準化處理(歸一化)：為了消除量綱的影響并提高后續(xù)建模的精度，為了消除不同特征的量綱影響，對數(shù)據(jù)進行標準化處理。去噪和插值后的數(shù)據(jù)為{x1′，x2′，...，xn′}，標準化公式如下：其中x”i是標準化、歸一化后的數(shù)據(jù)，μ是數(shù)據(jù)的均值，σ是數(shù)據(jù)的標準差

8、標準化處理將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為零均值、單位標準差的形式，消除了不同特征的尺度差異，適合后續(xù)的建模和分析。

9、優(yōu)選的，第三步中所述的高斯混合模型的參數(shù)通過期望最大化(em)算法進行優(yōu)化，具體步驟如下：e步驟(expectation)：計算每個數(shù)據(jù)點xi屬于各個高斯成分的后驗概率(責任度)：其中k是高斯成分的數(shù)量，πk是第k個高斯成分的混合權(quán)重，是第k個高斯成分的概率密度函數(shù)，其表達式定義為：μk是第k個高斯成分的均值向量，∑k是第k個高斯成分的協(xié)方差矩陣。d是數(shù)據(jù)點的維度，|∑k|是協(xié)方差矩陣的行列式，是協(xié)方差矩陣的逆矩陣。

10、γik是計算后得到的數(shù)據(jù)點xi屬于第k個高斯成分的概率，該值稱為“責任度”，表示高斯成分k對數(shù)據(jù)點xi的“責任”。

11、m步驟(maximization)：更新高斯成分的參數(shù)，通過最大化對數(shù)似然函數(shù)來更新模型參數(shù)，使用最大化期望步驟中的“責任度”來更新高斯混合模型的參數(shù)，即均值μk、協(xié)方差矩陣∑k和混合權(quán)重πk。

12、更新均值向量μk，

13、更新協(xié)方差矩陣，

14、(xi-μk)(xi-μk)t是數(shù)據(jù)點與均值之間的偏差的外積。

15、更新混合系數(shù)，混合權(quán)重πk更新為：

16、e步計算每個數(shù)據(jù)點xi屬于各個高斯成分的后驗概率(責任度)，即后驗概率，m步使用e步中計算的責任度來更新模型的參數(shù)：均值、協(xié)方差矩陣和混合權(quán)重，通過反復迭代e步和m步，直到模型參數(shù)收斂，即達到局部最優(yōu)，得到了gmm模型的最終估計參數(shù)。

17、優(yōu)選的，數(shù)據(jù)點的異常概率p(xi)通過比較實際計算的概率與預設(shè)的閾值θ來確定，該閾值θ基于模型在訓練數(shù)據(jù)集上的性能確定；具體計算方式為：其中n(xi|μk，∑k)是第k個高斯成分下數(shù)據(jù)點xi的概率密度函數(shù)；異常判定則根據(jù)p(xi)＜θ進行，閾值θ通過最小化訓練數(shù)據(jù)集上的誤差率來優(yōu)化確定；k是高斯成分的數(shù)量，πk是第k個高斯成分的權(quán)重，滿足是第k個高斯成分的概率密度函數(shù)，其均值為μk，協(xié)方差矩陣為∑k。

18、

19、數(shù)據(jù)點的異常度與其在模型中的概率密度值相關(guān)聯(lián)，一個數(shù)據(jù)點的概率密度值p(xi)反映了該點在模型中出現(xiàn)的可能性。如果數(shù)據(jù)點的概率密度值非常低，那么它可能是一個異常點。設(shè)定一個閾值θ來判斷異常點，表達為：

20、if?p(xi)<θ，then?mark?xias?anomaly。

21、優(yōu)選的，使用所得異常數(shù)據(jù)點觸發(fā)化工生產(chǎn)過程中的響應措施，包括：當數(shù)據(jù)點xi的異常概率p(xi)小于設(shè)定閾值θ，即p(xi)<θ，觸發(fā)預設(shè)的響應措施，根據(jù)異常嚴重性和類型，在異常達到臨界級別時觸發(fā)報警。

22、所述異常響應與處理方法，包括的具體步驟如下：在實時監(jiān)控化工過程中，檢測到異常數(shù)據(jù)點時，必須迅速響應，以避免潛在的安全隱患或生產(chǎn)故障。異常響應與處理包括啟動預設(shè)的響應機制，以及記錄和分析異常事件，以確保及時采取有效的糾正措施。

23、具體步驟如下：1.啟動預設(shè)的響應機制，當系統(tǒng)檢測到異常數(shù)據(jù)點xi并標記為異常時，立即啟動預設(shè)的響應機制。響應機制根據(jù)異常的嚴重程度和類型，當檢測到異常數(shù)據(jù)時，立即觸發(fā)報警系統(tǒng)，發(fā)出視覺或聽覺警報，通知操作人員注意。

24、alarm＝true?ff?p(xi)＜θ。

25、2.記錄異常事件

26、每次檢測到異常數(shù)據(jù)點時，都應記錄異常事件的詳細信息，以便后續(xù)分析和跟蹤。記錄的信息包括：異常數(shù)據(jù)點信息：如數(shù)據(jù)點的特征值、檢測時間、設(shè)備狀態(tài)等。檢測到的概率密度值：p(xi)<θ。所采取的響應措施：觸發(fā)的報警、調(diào)整的參數(shù)、通知的操作人員等。記錄格式可為結(jié)構(gòu)化的日志文件或數(shù)據(jù)庫條目，用于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和趨勢跟蹤。

27、優(yōu)選的，高斯混合模型(gmm)定期更新其參數(shù)以適應化工過程中的新數(shù)據(jù)或環(huán)境變化，包括步驟如下：

28、a)增量更新：定期或基于觸發(fā)條件，采用在線學習方法更新模型參數(shù)πk、μk和∑k以適應新數(shù)據(jù)，更新公式為：

29、

30、∑k＝β∑k+(1-β)cov(xnew)

31、

32、b)參數(shù)調(diào)整因子：α，β，和γ是學習率參數(shù)，調(diào)整模型對新數(shù)據(jù)敏感性。其中，μk是第k個高斯成分的當前均值，xnew是新加入的樣本數(shù)據(jù)點，α是控制歷史數(shù)據(jù)權(quán)重的學習率參數(shù)，范圍在0到1之間。公式中歷史均值被賦予α的權(quán)重，新數(shù)據(jù)點被賦予1-α的權(quán)重。

33、協(xié)方差矩陣∑k的更新：

34、∑k＝β∑k+(1-β)cov(xnew)，

35、這里，∑k是當前的協(xié)方差矩陣，cov(xnew)是基于新數(shù)據(jù)點計算的協(xié)方差貢獻，β為控制歷史數(shù)據(jù)在更新中的影響。

36、3、混合權(quán)重πk的更新：

37、

38、其中，nk是歸屬于第k個組件的新數(shù)據(jù)點數(shù)量，n是總的數(shù)據(jù)點數(shù)量(或在一個更新周期內(nèi)的數(shù)據(jù)點數(shù)量)，γ是學習率參數(shù)。

39、參數(shù)調(diào)整因子：α，β，和γ是學習率參數(shù)，調(diào)整模型對新數(shù)據(jù)敏感性。較高的值意味著模型更重視歷史數(shù)據(jù)，較低的值讓模型更快地適應。

40、優(yōu)選的，該方法進一步包括使用交叉驗證來評估高斯混合模型的參數(shù)設(shè)置，以確保在不同的生產(chǎn)條件下模型的穩(wěn)定性和準確性，方法包括：

41、a)分割數(shù)據(jù)：將化工數(shù)據(jù)分為多個子集，用k-折交叉驗證方法，輪流使用其中一部分作為測試集，其余作為訓練集；

42、b)性能評估：計算每次訓練后模型在測試集上的性能指標，如準確率和召回率，性能計算公式為

43、c)參數(shù)優(yōu)化：根據(jù)交叉驗證結(jié)果優(yōu)化高斯混合模型的參數(shù)k，均值μk，和協(xié)方差∑k，選擇使得驗證指標最優(yōu)化的參數(shù)配置。

44、分割數(shù)據(jù)：將化工數(shù)據(jù)分為多個子集，用k-折交叉驗證方法，將數(shù)據(jù)集d劃分為k個大小相近的子集d1，d2，...，dk。每個子集分別充當一次測試集，剩下的k-1個子集作為訓練集。對于每次交叉驗證步驟k：訓練集(即去除第k個子集的所有數(shù)據(jù))，測試集(第k個子集為測試集)，訓練高斯混合模型(gmm)，并在上進行性能評估。

45、性能評估：計算每次訓練后模型在測試集上的性能指標，如準確率和召回率，準確率計算公式為

46、其中：tp(true?positives)為真正例，表示被正確分類為正類的數(shù)據(jù)點數(shù)；tn(true?negatives)：真負例，表示被正確分類為負類的數(shù)據(jù)點數(shù)；fp(false?positives)：假正例，表示被錯誤分類為正類的數(shù)據(jù)點數(shù)；fn(false?negatives)：假負例，表示被錯誤分類為負類的數(shù)據(jù)點數(shù)。

47、召回率關(guān)注在所有正類樣本中，模型能正確識別出多少正類。公式為：

48、

49、參數(shù)優(yōu)化：根據(jù)交叉驗證結(jié)果優(yōu)化高斯混合模型的參數(shù)k，均值μk、協(xié)方差∑k和混合權(quán)重πk，選擇使得驗證指標最優(yōu)化的參數(shù)配置。

50、優(yōu)選的，異常數(shù)據(jù)的檢測不僅限于固定的閾值比較，還包括對數(shù)據(jù)點的概率密度函數(shù)進行分析，以識別出潛在的異常模式，包括：

51、a)計算數(shù)據(jù)點的概率密度：對于給定的數(shù)據(jù)點xi，使用高斯混合模型計算其概率密度函數(shù)p(xi|θ)，其中θ表示模型參數(shù)，計算公式為：其中，k是高斯成分的數(shù)量，πk是第k個高斯成分的混合權(quán)重，n(xi|μk，∑k)是以μk為均值、∑k為協(xié)方差矩陣的高斯成分的概率密度函數(shù)；

52、b)概率密度閾值判定：確定一個概率密度閾值δ，對于每個數(shù)據(jù)點xi，如果p(xi|θ)低于δ，則xi被標記為異常，表達為if?p(xi|θ)<δthen?mark?xias?anomaly，用以捕捉復雜異常模式；

53、c)動態(tài)閾值調(diào)整：根據(jù)環(huán)境變化和數(shù)據(jù)流的實時性質(zhì)調(diào)整閾值δ，通過分析最近n個數(shù)據(jù)點的概率密度平均值進行更新，確保閾值反映最新的數(shù)據(jù)特征和變動。

54、閾值自適應調(diào)整，閾值θ的初始設(shè)定基于訓練數(shù)據(jù)或先驗知識。為適應數(shù)據(jù)變化，引入一個動態(tài)調(diào)整機制。如果異常點的頻率超過預期(表明可能閾值設(shè)定過高或數(shù)據(jù)發(fā)生變化)，則調(diào)整θ以適應當前數(shù)據(jù)環(huán)境。調(diào)整策略公式如下：

55、θ←θ×(1±δ)，

56、其中δ是基于異常點頻率相對于預期頻率的偏差調(diào)整的因子，正號表示降低閾值，負號表示提高閾值。

57、所述采集化工數(shù)據(jù)，包括的具體步驟如下：在化工生產(chǎn)過程中布設(shè)傳感器，通過傳感器采集化工生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，其采集頻次為0.1s/次，將采集的數(shù)據(jù)按照時序構(gòu)成化工數(shù)據(jù)。

58、本發(fā)明的技術(shù)方案的有益效果是：本發(fā)明采用高斯混合模型(gmm)精準計算化工數(shù)據(jù)中每個數(shù)據(jù)點的異常概率，以及通過動態(tài)調(diào)整閾值來適應數(shù)據(jù)變化，從而實現(xiàn)對異常數(shù)據(jù)的有效識別和分割。通過對每個數(shù)據(jù)點的概率分布進行分析，本發(fā)明不僅能夠基于數(shù)據(jù)點的異常概率來設(shè)定初始閾值，確保此閾值更貼近實際數(shù)據(jù)的分布特性，而且可以通過迭代閾值分割算法，高效精確地區(qū)分異常數(shù)據(jù)。此外，考慮到化工數(shù)據(jù)具有實時更新的特點，本發(fā)明實現(xiàn)了對初始閾值的自動調(diào)整，根據(jù)新增數(shù)據(jù)的趨勢更新閾值，以確保閾值的調(diào)整方向符合數(shù)據(jù)的實時變化，從而提高了對異常數(shù)據(jù)判定的準確性和操作的實時性。最終，本發(fā)明通過精確識別和調(diào)整，有效地監(jiān)測并分析化工生產(chǎn)過程中的潛在問題，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)安全和效率。