申请/专利权人：南京工业大学

申请日：2021-12-16

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN114609981B

主分类号：G05B19/418

分类号：G05B19/418;G06F18/23;G06F18/22

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.06.28#实质审查的生效;2022.06.10#公开

摘要：本发明公开了一种基于参数区间变化趋势的动态操作模式优化方法、系统及储存介质，充分考虑每个参数的变化方向、变化率等表征变化趋势的参量，基于变量区间数据定义了二维动态操作模式，构建了二维标准动态操作模式库。针对动态操作模式特征提出了一种改进的莱文斯坦距离相似度衡量方法，检索出模式库中的最佳调整模式并将其用于在线优化控制中，通过模式滑窗随时间递进不断给出当前时刻的最优控制策略，使控制效果达到最优。

主权项：1.一种基于参数区间变化趋势的动态操作模式优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S101：采集工业过程控制系统输入输出数据，根据时序数据进行动态操作模式的转化，建立动态操作模式空间；S102：针对操作空间里的每个操作模式，根据设定的相似度阈值，将具有相似变化趋势的操作模式归于一类；S103：在单一动态操作模式聚类中，根据评价指标最小原则，构建标准动态操作模式库；S104：利用步骤S103所得的标准动态操作模式库，与实际运行过程中操作模式进行匹配，得到当前控制时刻k的标准调整模式作用于被控对象；S105：以模式滑窗的形式将时间递进到k+1时刻，返回到步骤S104，重复步骤S104；在步骤S101中，具体包括以下步骤：动态操作模式记为M，包含三部分，分别为状态模式D、调整模式A和评价指标S，模式周期T为从当前时刻k到前T个时刻k-T+1的时间长度；状态模式为反映当前工业控制过程运行状态的变量，设为m个，在经过数据预处理之后，将m个变量在当前模式周期T内以7项趋势指标的方式进行描述，得到一个m×7的矩阵，7项趋势指标分别为均值、方差、趋势度、最大值、最大值点、最小值和最小值点，分别对应具体形式为： 各项指标的定义如下列表达式所示： 其中，代表所选取的状态参数xi在模式周期T内第t个时刻的数值，t′代表第t个时刻之后的任意一个时刻，即满足在趋势度的计算中，共需要次的数值计算，其中C为数学概念中组合数的定义，e，f为任意整数且ef，e！和f！为e和f的阶乘，表示所有，计算公式如下： median是其中个数值的中位数，ind代表索引数；调整模式A的组成元素为所有变量中将整个工业控制过程投入稳定状态或者进入预想状态的变量，为工业控制过程中的操作变量MV，记为v，设为n个，其中包含在当前趋势指标之下对应的操作变量的数值，表示为：A＝[v1v2…vn]T上标T表示转置矩阵；S为当前操作模式的评价指标，具体如下式所示： 其中，xit为当前状态模式中各变量的当前值，为各变量的期望值，αi为各变量的权重系数，且∑αi＝1，m为所选取的状态模式变量数；动态操作模式的构成形式共有3种，空缺部分以0矩阵补充，如下式所示： 维度为maxm，n×9；操作模式空间Q表示为如下形式：Q＝{M1，M2，…，Mp，…}p为空间中模式数量，Mp为第p个动态操作模式，维度为maxm，n×9k；在步骤S102中，具体包括以下步骤：两个动态操作模式的相似度计算矩阵为三维空间，其中平面上为单一变量的7项趋势指标的比较，立体空间上以变量数为划分，根据以下数学递推公式得到每一个变量层面上的莱文斯坦距离， 将每一层的结果进行统一，得到两个动态操作模式的最终莱文斯坦距离，如下式所示： 式中，d为最终的相似度距离，s为基本进制数，k和l分别表示第k个、第l个操作模式，为两种状态模式的根据式1得到的莱文斯坦距离，代表第k个操作模式的状态模式，为该状态模式中的第i个变量，代表第i个变量的第p个趋势指标；采用自下而上的层次凝聚聚类算法，根据设定的相似度阈值dc进行聚类，包括以下步骤：将离散数据以模式周期T为基本单元转化为动态操作模式的形式；将每个操作模式先定义为一个簇；计算两两之间簇的莱文斯坦距离，将距离最近的两个簇或者聚类进行合并，其中聚类间距离dave采用平均链形式，数学表达式为： 其中，代表两个分别隶属于Ci，Cj的动态操作模式的距离，|Ci|和|Cj|代表两个聚类或簇中的模式数量。重复簇或者聚类的合并步骤，直到满足设定的相似度阈值dc为止。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京工业大学 一种基于参数区间变化趋势的动态操作模式优化方法、系统及储存介质

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