基于加權圖方法的高爐過程故障檢測1

安汝嶠, 楊春節, 潘怡君,2

(1. 浙江大學 控制科學與工程學院, 浙江 杭州 310027; 2. 中國科學院 沈陽自動化研究所，遼寧 沈陽 110016)

1 前 言

高爐煉鐵是國家工業生產過程的重要組成部分，具有復雜性和時變性的特征[1]。因此，研究高爐生產過程的故障檢測具有重要意義，許多學者對工業過程故障檢測進行了大量的研究[2-4]。突變點檢測作為一種工業過程故障檢測的方法，近些年被廣泛研究[5]。由于高爐煉鐵過程發生各種各樣的物理化學變化，以及復雜的生產原理，導致生產狀態時刻變化，因此需要利用非參數的方法。此外，高爐煉鐵是一個需要人為操作的半自動化過程，主觀性較強，采集得到完全無故障的數據矩陣十分困難，需要無監督的過程監測方法[6]。

近些年來，一些無監督和非參數的突變點檢測方法已經被廣泛研究[7-10]。LUNG-YUT-FONG等[11]提出了一種基于Wilcoxon秩統計量的非參數突變點檢測方法。ADAMS等[12]提出了一種基于Bayesian的在線突變點檢測方法。CHU等[13]構建了一種非參數模型的突變點檢測的框架，利用觀測值之間的相似信息，應用在多種不同類型的數據中進行突變點檢測。AN等[14]提出了一種基于歐式距離和時間間隔圖方法的突變點檢測，并實施在實際的高爐生產過程。CHEN等[15-16]提出了一種基于圖的突變點檢測方法，并建立了相應的統計量。與上述介紹方法相比較，基于圖的方法是同時具有無監督和非參數特征的。此外，基于圖的突變點檢測方法，對采集到的數據特征沒有過多限制，適合于高爐煉鐵流程。……