本發(fā)明屬于高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測方法。

背景技術(shù)：

高爐煉鐵是現(xiàn)代煉鐵的主要方法，這種方法生產(chǎn)的鐵占世界鐵總量的95％以上，生產(chǎn)的鋼鐵被廣泛應(yīng)用于機械制造業(yè)、交通運輸業(yè)、醫(yī)療器材及軍事發(fā)展等各行各業(yè)上。高爐煉鐵是鋼鐵生產(chǎn)中的重要環(huán)節(jié)，其生產(chǎn)出的鐵水質(zhì)量水平的高低直接決定著后續(xù)轉(zhuǎn)爐煉鋼的質(zhì)量。目前，綜合性的鐵水質(zhì)量指標(biāo)通常采用硅含量([si])、磷含量([p])、硫含量([s])和鐵水溫度(mit)來衡量。然而，高爐順行(正常工況)是高爐煉鐵過程中各種矛盾因素相對的、暫時的統(tǒng)一。它的基礎(chǔ)是正常而穩(wěn)定的煤氣流分布、充沛而合適的爐缸溫度。而影響煤氣流分布和爐缸溫度的因素有原燃料條件、送風(fēng)制度、裝料制度、造渣制度等，它們的任何改變，都會影響高爐內(nèi)煤氣流分布及爐缸溫度的變化，從而影響爐況波動和破壞順行，如不及時糾正，進(jìn)一步發(fā)展就會導(dǎo)致爐況的嚴(yán)重失常，對鐵水質(zhì)量造成重大影響。爐況發(fā)生波動都是有先兆的，并不是立即就有較大的波動和異常，而是一個過程。因此，操作者監(jiān)測高爐生產(chǎn)過程，對爐況進(jìn)行連續(xù)觀察分析，通過直觀判斷與儀表判斷相結(jié)合發(fā)現(xiàn)預(yù)兆，對爐況波動做出準(zhǔn)確判斷，判斷高爐煉鐵過程是否異常，并及時采取措施處理和糾正，對保證高爐鐵水質(zhì)量尤為重要。

在高爐內(nèi)，煤氣在自下而上的流動中，把自上而下的爐料加熱、還原和熔煉成生鐵和爐渣，進(jìn)行著高度復(fù)雜的物理和化學(xué)過程。高爐煉鐵過程爐況波動頻繁，在鐵水質(zhì)量監(jiān)測過程中存在較高誤報率和檢測不準(zhǔn)確的情況，給高爐操作人員判斷爐況是否出現(xiàn)異常帶來了影響，導(dǎo)致無法及時并準(zhǔn)確地確定高爐煉鐵過程狀況及故障原因。對于高爐煉鐵這樣一個復(fù)雜大型工業(yè)過程，很難建立準(zhǔn)確的過程機理模型乃至質(zhì)量監(jiān)測模型。由于信息采集、存儲、傳輸和處理技術(shù)的普遍應(yīng)用和不斷發(fā)展，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的質(zhì)量監(jiān)測方法得到了廣泛應(yīng)用，使提高高爐煉鐵過程的鐵水質(zhì)量監(jiān)測效果成為可能。

傳統(tǒng)pls監(jiān)測技術(shù)通常用平方預(yù)測誤差(squaredpredictionerror，spe)(也稱q統(tǒng)計量)和hotelling’st²繪制控制圖，檢測高爐煉鐵過程是否發(fā)生異常，檢測指標(biāo)往往采用的是固定控制限的方法，當(dāng)統(tǒng)計量值超出控制限時，考慮煉鐵過程異常的發(fā)生?？刂葡奘腔诮?jīng)驗分布定義的，因此，控制限的確定是由給定的置信水平?jīng)Q定的。然而，固定控制限是在權(quán)衡誤報率與漏報率之間一定程度的關(guān)系基礎(chǔ)上得來的，因此，質(zhì)量監(jiān)測過程中，故障誤報率和漏報率是不可避免的，統(tǒng)計量超出控制限的情況可能是故障或者誤報的結(jié)果。同時，由于這種權(quán)衡關(guān)系的存在，為了減少誤報率，在基于pls的q和t²控制圖的質(zhì)量監(jiān)測過程中，只有當(dāng)幾個連續(xù)的統(tǒng)計值超出控制限時才認(rèn)定為故障產(chǎn)生，然而，這種規(guī)則將產(chǎn)生一定的檢測時間延遲，而且極大地降低了故障檢測率。因此，基于固定控制限的方法增加了故障誤報率和(或)故障漏報率，使這種技術(shù)對實際工業(yè)過程并不適用，在高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測過程中，降低了故障檢測的可靠性，對于鐵水質(zhì)量會產(chǎn)生很大的影響，造成一定的經(jīng)濟(jì)損失甚至事故發(fā)生。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了解決以上基于pls(partialleastsquares，偏最小二乘)方法的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測中存在的較高誤報率及檢測效果不理想的問題，本發(fā)明基于指數(shù)移動加權(quán)平均的思想，將固定控制限改進(jìn)為應(yīng)用自適應(yīng)閾值的方法，應(yīng)用于基于偏最小二乘的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測方法中，提高對高爐鐵水質(zhì)量的監(jiān)測效果。通過pls方法建立模型，采用平方預(yù)測誤差(squaredpredictionerror，spe)(也稱q統(tǒng)計量)和hotelling’st²統(tǒng)計量繪制控制圖，不同于傳統(tǒng)pls的質(zhì)量監(jiān)測采用固定控制限的方法，本發(fā)明的檢測指標(biāo)應(yīng)用自適應(yīng)閾值這樣一個自適應(yīng)控制限的方法，檢測過程是否發(fā)生異常，本發(fā)明可以在高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測中保持較高故障檢測率，與此同時，降低故障誤報率，提高對鐵水質(zhì)量監(jiān)測性能及高爐煉鐵過程運行狀況的監(jiān)測效果。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測方法，包括：

步驟1、采集相同時刻的高爐煉鐵歷史數(shù)據(jù)中的高爐運行參數(shù)和鐵水質(zhì)量變量，將高爐運行參數(shù)作為數(shù)據(jù)矩陣x，鐵水質(zhì)量變量作為數(shù)據(jù)矩陣y；

步驟2、對輸入數(shù)據(jù)矩陣x和輸出數(shù)據(jù)矩陣y做預(yù)處理，從中選擇高爐煉鐵正常過程的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，計算輸入數(shù)據(jù)矩陣x和輸出數(shù)據(jù)矩陣y中各變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并標(biāo)準(zhǔn)化處理成零均值和單位標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)；

步驟3、采用非線性最小二乘迭代算法構(gòu)建偏最小二乘模型(即pls模型)來描述輸入數(shù)據(jù)矩陣x和輸出數(shù)據(jù)矩陣y；

步驟4、獲取高爐煉鐵過程新的高爐運行參數(shù)樣本數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即減去步驟2中計算出的均值再除以步驟2中計算出的標(biāo)準(zhǔn)差，得到測試集；

步驟5、針對測試集，對pls模型采用q統(tǒng)計量和hotelling’st²統(tǒng)計量來檢驗高爐煉鐵過程是否發(fā)生異常，計算測試集樣本的q統(tǒng)計量和t²統(tǒng)計量值，并計算q統(tǒng)計量和t²統(tǒng)計量的固定控制限；

步驟6、采用指數(shù)加權(quán)移動平均技術(shù)，實時計算當(dāng)前時刻每個樣本統(tǒng)計量的指數(shù)加權(quán)移動平均值，進(jìn)而確定當(dāng)前時刻的t²統(tǒng)計量自適應(yīng)閾值和q統(tǒng)計量自適應(yīng)閾值，完成測試集的故障檢測：若當(dāng)前時刻t²統(tǒng)計量的值、當(dāng)前時刻q統(tǒng)計量的值至少有一個超過相應(yīng)的自適應(yīng)閾值，則高爐煉鐵過程發(fā)生了故障。

所述高爐運行參數(shù)，包括冷風(fēng)流量、送風(fēng)比、熱風(fēng)壓力、頂壓、壓差、頂壓風(fēng)量比、透氣性、阻力系數(shù)、熱風(fēng)溫度、富氧流量、富氧率、設(shè)定噴煤量、鼓風(fēng)濕度、理論燃燒溫度、標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)速、實際風(fēng)速、鼓風(fēng)動能、爐腹煤氣量、爐腹煤氣指數(shù)、頂溫東北、頂溫西南、頂溫西北、頂溫東南、軟水溫度；上述高爐運行參數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)矩陣x中的過程變量；

所述鐵水質(zhì)量變量，包括硅含量([si])、磷含量([p])、硫含量([s])和鐵水溫度(mit)，作為輸出數(shù)據(jù)矩陣y的質(zhì)量變量。

所述t²統(tǒng)計量自適應(yīng)閾值計算公式如下：

其中，為t²統(tǒng)計量自適應(yīng)閾值，表示置信水平為α的t²統(tǒng)計量的固定控制限，參數(shù)λ是加權(quán)因子，λ＞1，h是濾波窗口的長度，ti-h+j表示i-h+j時刻的t²統(tǒng)計量；

q統(tǒng)計量自適應(yīng)閾值計算公式如下：

其中，qada[i]為q統(tǒng)計量自適應(yīng)閾值，qα表示置信水平為α的q統(tǒng)計量的固定控制限，qi-h+j表示i-h+j時刻的q統(tǒng)計量。

本發(fā)明的有益效果：

本發(fā)明提出的一種基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測方法，與傳統(tǒng)應(yīng)用基于固定控制限pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測方法進(jìn)行對比，從所得出的故障誤報率和檢測率表中，同樣可以發(fā)現(xiàn)，本發(fā)明所用方法能明顯降低故障誤報率，同時保證了故障檢測效果的準(zhǔn)確性和靈敏性。良好的監(jiān)測效果及可靠的報警信息，能夠方便操作人員監(jiān)測高爐生產(chǎn)過程，對爐況波動做出準(zhǔn)確判斷，判斷高爐煉鐵過程是否異常，并及時采取措施處理和糾正，進(jìn)而保證高爐的穩(wěn)定、高效、安全順行，對保證鐵水質(zhì)量尤為重要。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的一種基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測方法的流程圖；

圖2為對測試集1進(jìn)行的基于自適應(yīng)閾值和傳統(tǒng)固定控制限的pls高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測效果對比圖，其中(a)為基于自適應(yīng)閾值和傳統(tǒng)固定控制限的pls高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測對于t²統(tǒng)計量的監(jiān)測效果，(b)為基于自適應(yīng)閾值和傳統(tǒng)固定控制限的pls高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測對于q統(tǒng)計量的監(jiān)測效果；

圖3為對測試集2進(jìn)行的基于自適應(yīng)閾值和傳統(tǒng)固定控制限的pls高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測效果對比圖，其中(a)為基于自適應(yīng)閾值和傳統(tǒng)固定控制限的pls高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測對于t²統(tǒng)計量的監(jiān)測效果，(b)為基于自適應(yīng)閾值和傳統(tǒng)固定控制限的pls高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測對于q統(tǒng)計量的監(jiān)測效果；

圖2和圖3中所用的標(biāo)記符號如下：

t²統(tǒng)計量——t²

t²統(tǒng)計量的自適應(yīng)閾值指標(biāo)——t²ada

t²統(tǒng)計量的固定控制限指標(biāo)——t²a

q統(tǒng)計量——q

q統(tǒng)計量的自適應(yīng)閾值指標(biāo)——qada

q統(tǒng)計量的固定控制限指標(biāo)——qa。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式做詳細(xì)說明。

本實施方式提供一種基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測方法，如圖1所示，包括：

步驟1、采集相同時刻的高爐煉鐵歷史數(shù)據(jù)中的高爐運行參數(shù)和鐵水質(zhì)量變量，將高爐運行參數(shù)作為數(shù)據(jù)矩陣x，鐵水質(zhì)量變量作為數(shù)據(jù)矩陣y：

所述高爐運行參數(shù)，包括冷風(fēng)流量、送風(fēng)比、熱風(fēng)壓力、頂壓、壓差、頂壓風(fēng)量比、透氣性、阻力系數(shù)、熱風(fēng)溫度、富氧流量、富氧率、設(shè)定噴煤量、鼓風(fēng)濕度、理論燃燒溫度、標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)速、實際風(fēng)速、鼓風(fēng)動能、爐腹煤氣量、爐腹煤氣指數(shù)、頂溫東北、頂溫西南、頂溫西北、頂溫東南、軟水溫度；上述高爐運行參數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)矩陣x中的過程變量；

所述鐵水質(zhì)量變量，包括硅含量([si])、磷含量([p])、硫含量([s])和鐵水溫度(mit)，作為輸出數(shù)據(jù)矩陣y的質(zhì)量變量；

步驟2、對輸入數(shù)據(jù)矩陣x和輸出數(shù)據(jù)矩陣y做預(yù)處理，從中選擇高爐煉鐵正常過程的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集x0∈r^600×24，y0∈r^600×4，計算輸入數(shù)據(jù)矩陣x和輸出數(shù)據(jù)矩陣y中各變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并標(biāo)準(zhǔn)化處理成零均值和單位標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)。

步驟3、采用非線性最小二乘迭代算法構(gòu)建偏最小二乘模型(即pls模型)來描述輸入數(shù)據(jù)矩陣x和輸出數(shù)據(jù)矩陣y：

設(shè)輸入數(shù)據(jù)矩陣x∈r^n×m，由n個樣本組成，每個樣本有m個高爐運行參數(shù)，輸出數(shù)據(jù)矩陣y∈r^n×p同樣由n個樣本構(gòu)成，每個樣本由p個鐵水質(zhì)量變量構(gòu)成。將數(shù)據(jù)矩陣(x，y)投影到一個由少量得分向量t1，…，ta構(gòu)成的低維空間中，構(gòu)建的pls模型如下：

其中，t＝[t1，…，ta]是得分矩陣，p＝[p1，…，pa]和q＝[q1，…，qa]分別是針對輸入數(shù)據(jù)矩陣x和輸出數(shù)據(jù)矩陣y的載荷矩陣，p′表示載荷矩陣p的轉(zhuǎn)置，q′表示載荷矩陣q的轉(zhuǎn)置。e和f分別是輸入數(shù)據(jù)矩陣x的建模誤差和輸出數(shù)據(jù)矩陣y的建模誤差。輸入數(shù)據(jù)矩陣x和輸出數(shù)據(jù)矩陣y是經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，化為零均值與單位方差的；a為pls模型主元個數(shù)，本實施方式通過交叉驗證的方法選取主元個數(shù)為4，即a＝4。

通過pls模型將數(shù)據(jù)矩陣空間分解為兩個正交且互補的子空間，其中由載荷矩陣p或q的所有列張成的子空間tp′或tq′稱為主元子空間(pcs)，pcs的正交補e或f稱為殘差子空間(rs)。任意一個樣本向量均可以被分解為在主元子空間和殘差子空間上的投影。

采用如下非線性最小二乘迭代算法建立pls模型：

(1)開始：令u為輸出數(shù)據(jù)矩陣y的任一列；

(2)輸入數(shù)據(jù)矩陣x中的各列在u上進(jìn)行回歸得到負(fù)載向量，w′＝u′x/u′u；

(3)將w歸一化；

(4)計算得分向量：t＝xw/w′w；

(5)輸出數(shù)據(jù)矩陣y中的各列在得分向量t上進(jìn)行回歸：q′＝t′y/t′t；

(6)計算輸出數(shù)據(jù)矩陣y的新得分向量：u＝y(tǒng)q/q′q；

(7)判斷u是否收斂：如果是，跳到第8步，如果不是，跳到第2步；

(8)計算輸入數(shù)據(jù)矩陣x的負(fù)載矩陣：p′＝t′x/t′t；

(9)計算殘差矩陣：e＝x-tp′，f＝y(tǒng)-tq′；

(10)用e、f分別代替輸入數(shù)據(jù)矩陣x、輸出數(shù)據(jù)矩陣y，計算下一個得分向量，重復(fù)上述過程直到a個得分向量均被提取。

其中，w、q分別是權(quán)重向量，用以計算輸入數(shù)據(jù)矩陣x的得分向量t和輸出數(shù)據(jù)矩陣y的得分向量u。記w＝[w1，…wa]，由于得分矩陣t無法由w直接從輸入數(shù)據(jù)矩陣x中計算得到，令

且r＝[r1，…，ra]。那么得分矩陣t可以由原始的輸入數(shù)據(jù)矩陣x計算得到

t＝xr(5)

至此，求得pls模型中的得分矩陣t，得到最終的pls模型。

步驟4、獲取高爐煉鐵過程新的高爐運行參數(shù)樣本數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即減去步驟2中計算出的均值再除以步驟2中計算出的標(biāo)準(zhǔn)差，得到測試集。

步驟5、針對測試集，對pls模型采用平方預(yù)測誤差(squaredpredictionerror，spe)(也稱q統(tǒng)計量)和hotelling’st²統(tǒng)計量來檢驗高爐煉鐵過程是否發(fā)生異常，計算測試集樣本的q統(tǒng)計量和t²統(tǒng)計量值，并計算q統(tǒng)計量和t²統(tǒng)計量的固定控制限。

當(dāng)獲得一個新的樣本向量xnew時，pls模型的得分和殘差由式(4)計算，即

t²統(tǒng)計量衡量樣本向量xnew在主元子空間中的變化：

其中，是得分tnew的樣本協(xié)方差，n是訓(xùn)練樣本的個數(shù)。表示置信水平為α的t²統(tǒng)計量的控制限，選擇置信水平α＝95％；假設(shè)高爐煉鐵過程正常運行時的樣本服從多元正態(tài)分布，控制限計算如下

其中，fa，n-a；α是帶有a和n-a個自由度、置信水平為α的f分布臨界值。

q統(tǒng)計量用于衡量樣本向量xnew在殘差子空間投影的變化：

其中，qα表示置信水平為α?xí)rq統(tǒng)計量的控制限。當(dāng)q統(tǒng)計量位于該控制限內(nèi)時，高爐煉鐵過程是正常的?？刂葡抻嬎闳缦拢?/p>

其中，s是訓(xùn)練樣本的q統(tǒng)計量的方差，μ是訓(xùn)練樣本q統(tǒng)計量的均值，是自由度為2μ²/s、置信水平為α的卡方分布臨界值。

步驟6、采用指數(shù)加權(quán)移動平均技術(shù)，實時計算當(dāng)前時刻每個樣本統(tǒng)計量的指數(shù)加權(quán)移動平均值，進(jìn)而確定當(dāng)前時刻的t²統(tǒng)計量自適應(yīng)閾值和q統(tǒng)計量自適應(yīng)閾值，完成測試集的故障檢測：若當(dāng)前時刻t²統(tǒng)計量的值、當(dāng)前時刻q統(tǒng)計量的值至少有一個超過相應(yīng)的自適應(yīng)閾值，則高爐煉鐵過程發(fā)生了故障；

t²統(tǒng)計量自適應(yīng)閾值計算公式如下：

其中，i表示當(dāng)前時刻，參數(shù)λ是加權(quán)因子，λ＞1，它決定了舊數(shù)據(jù)進(jìn)入指數(shù)加權(quán)移動平均值的計算速率。λ越小，對舊數(shù)據(jù)的加權(quán)越小，h是濾波窗口的長度，表示參與計算每個樣本指數(shù)加權(quán)移動平均值的樣本數(shù)，ti-h+j表示i-h+j時刻的t²統(tǒng)計量。

在基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測中，如果t²統(tǒng)計量的值超過上述自適應(yīng)閾值，即：則發(fā)生了影響鐵水質(zhì)量的故障。

q統(tǒng)計量自適應(yīng)閾值qada[i]計算公式如下：

其中，qi-h+j表示i-h+j時刻的q統(tǒng)計量，qα表示置信水平為α?xí)rq統(tǒng)計量的固定控制限。

在基于pls的故障檢測中，如果統(tǒng)計指標(biāo)q的值超過上述自適應(yīng)閾值，即：qi＞qada[i]，則考慮與鐵水質(zhì)量無關(guān)的故障發(fā)生。

大多數(shù)情況下，傳統(tǒng)pls質(zhì)量監(jiān)測技術(shù)檢測指標(biāo)采用的是固定控制限的方法，控制限的確定是由給定的置信水平?jīng)Q定的，同時權(quán)衡了故障誤報率與漏報率之間一定程度的關(guān)系，在高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測過程中，假設(shè)從新的樣本數(shù)據(jù)應(yīng)用pls模型得到一系列t²統(tǒng)計量值t²＝[t1t2…ti]，當(dāng)t²統(tǒng)計量值超出控制限時，即ti超出固定控制限考慮高爐煉鐵過程異常的發(fā)生，對鐵水質(zhì)量產(chǎn)生影響。然而，這種方法導(dǎo)致了監(jiān)測過程中產(chǎn)生大量誤報和漏報的情況，并且通常在一定數(shù)量的連續(xù)樣本超過控制限后才考慮故障的發(fā)生，造成了額外的檢測時間延遲，對一些類型的故障不夠敏感，使這種技術(shù)對實際工業(yè)過程并不適用，在高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測過程中，降低了故障檢測的可靠性，對于鐵水質(zhì)量會產(chǎn)生很大的影響。為了克服故障檢測中采用固定控制限存在的這些缺點，本發(fā)明采用的基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測的方法，從而實現(xiàn)保持靈敏度的同時能夠達(dá)到降低誤報率的效果。

指數(shù)加權(quán)移動平均(exponentiallyweightedmovingaverage，ewma)是一種理想的最大似然估計技術(shù)，也可以看作一個低通濾波器，其思想是以指數(shù)式遞減加權(quán)的移動平均。各數(shù)值的加權(quán)隨時間而指數(shù)式遞減，對越近期的數(shù)據(jù)給予更大的權(quán)重。基于這種思想，采用相同數(shù)量的樣本以及每個樣本統(tǒng)計量的幅值，并對最新的數(shù)據(jù)給予更大的權(quán)重，計算每個樣本的指數(shù)加權(quán)移動平均值：

其中，參數(shù)λ是加權(quán)因子，λ＞1，它決定了舊數(shù)據(jù)進(jìn)入的計算速率。λ越小，對舊數(shù)據(jù)的加權(quán)越小；h是濾波窗口的長度，表示參與計算每個樣本指數(shù)加權(quán)移動平均值的樣本數(shù)。這種技術(shù)可以有效的應(yīng)用于故障檢測，但是，由于這個計算值是向后求取h個數(shù)據(jù)的加權(quán)平均，會導(dǎo)致一定的滯后發(fā)生，從異常數(shù)據(jù)到正常數(shù)據(jù)之間的切換過程需要一定的延遲時間才能被檢測到。為了解決這個問題，提高間歇故障的檢測能力，在上述方程基礎(chǔ)上，保持序列的統(tǒng)計值并適應(yīng)于故障檢測閾值，應(yīng)用到基于pls模型的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測中，當(dāng)時，指示故障發(fā)生，式(9)即變?yōu)椋?/p>

將不等式(10)右邊的部分作為i時刻t²統(tǒng)計量檢測指標(biāo)的自適應(yīng)閾值，這種自適應(yīng)閾值包含兩部分，一部分是定義在一定置信水平上的固定控制限成不同比例的總和，另一部分是由之前的h-1個樣本按一定權(quán)重構(gòu)造而成的值。因此，這個自適應(yīng)閾值不僅包含了t²統(tǒng)計量相對于控制限的變化，還包含了由之前樣本統(tǒng)計量所產(chǎn)生的的偏差。當(dāng)之前時刻含有報警樣本時，此自適應(yīng)閾值由于之前時刻故障樣本影響的累積效應(yīng)，可以得到非常小的值，甚至呈現(xiàn)負(fù)值，這可能會導(dǎo)致誤報的增加。為了避免這個問題，將此自適應(yīng)閾值控制在高于一個參考值的條件下：

在基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測過程中，如果統(tǒng)計指標(biāo)t²的值超過上述自適應(yīng)閾值，即：則考慮影響鐵水質(zhì)量故障的發(fā)生。

將同樣的方法應(yīng)用于q統(tǒng)計量上，q＝[q1q2…qi]?？梢缘玫剑?/p>

在基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測過程中，如果統(tǒng)計指標(biāo)q的值超過上述自適應(yīng)閾值，即：qi＞qada[i]，則考慮故障的發(fā)生。

在選擇加權(quán)因子λ時，要保證指數(shù)加權(quán)移動平均中最近的統(tǒng)計值對應(yīng)于健康樣本，如果λ太小接近于1，將會導(dǎo)致自適應(yīng)的方案為求取一定樣本量的平均值，這雖然能夠達(dá)到降低誤報的要求，卻會增加檢測延遲時間。如果λ過大，能夠增加對最近樣本的權(quán)重，增加了對最近數(shù)據(jù)的依賴性，達(dá)到快速檢測的目的，但不能較好地降低誤報率。窗口長度h代表用于計算每個時刻的動態(tài)自適應(yīng)閾值的統(tǒng)計量數(shù)目，會影響計算時間，由于隨著時間的推移，越靠后的數(shù)據(jù)權(quán)重系數(shù)越小，甚至可以忽略不計，所以h不能太大。在本發(fā)明提出的一種基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測方法中，選擇參數(shù)λ＝1.2，h＝4。

在鐵水質(zhì)量監(jiān)測過程中出現(xiàn)報警樣本時，可能會導(dǎo)致自適應(yīng)閾值計算出的值顯著降低，當(dāng)高爐煉鐵過程恢復(fù)正常時，正常樣本的統(tǒng)計量值較低，可能會將正常樣本錯誤檢測為異常狀況。因此，需要將自適應(yīng)閾值強制高于某一參考值。然而，如果將自適應(yīng)閾值被強制高于傳統(tǒng)pls方法采用的固定控制限的值，便會降低故障檢測率；如果閾值非常小，便會增加故障誤報率。本實施方式中選擇動態(tài)自適應(yīng)閾值強制高于固定控制限的一半。

本發(fā)明進(jìn)行了兩次測試集的試驗，x1∈r^300×24，x2∈r^890×24。分別對測試集1和測試集2中的輸入數(shù)據(jù)矩陣x1和x2計算基于所構(gòu)造的pls模型的q統(tǒng)計量和t²統(tǒng)計量的值，q＝[q1q2…qi]和t²＝[t1t2…ti]并根據(jù)式(12)和式(11)計算自適應(yīng)閾值qada[i]和繪制q和t²統(tǒng)計量監(jiān)測圖，比較統(tǒng)計量值與相應(yīng)時刻自適應(yīng)閾值的大小，從而判斷高爐煉鐵過程中是否出現(xiàn)了異常。若q和t²統(tǒng)計量均未超限，表示高爐煉鐵過程運行正常；任一統(tǒng)計量超限，表示高爐煉鐵過程運行異常，根據(jù)具體情況給出深入的煉鐵過程運行故障提示。并在監(jiān)測圖中繪制固定控制限，與傳統(tǒng)基于固定控制限pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測方法進(jìn)行對比，得到圖2與圖3的監(jiān)測結(jié)果。

圖2(a)～(b)和圖3(a)～(b)給出了對于兩個測試集x1和x2，基于自適應(yīng)閾值和傳統(tǒng)固定控制限的pls高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測對于q和t²統(tǒng)計量的監(jiān)測效果。從監(jiān)測圖中可以發(fā)現(xiàn)，正常情況的樣本對應(yīng)的統(tǒng)計值較低，應(yīng)用自適應(yīng)閾值將高于固定控制限，顯著降低了故障誤報率。在過程存在異常的情況下，對應(yīng)的統(tǒng)計值較高，應(yīng)用自適應(yīng)閾值將降至固定控制限的一半，保證了故障檢測率。因此，本發(fā)明提出的一種基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測方法相比于傳統(tǒng)基于固定控制限的pls監(jiān)測方法，提高了故障檢測的準(zhǔn)確度與靈敏性。

測試基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測的故障檢測性能。評價過程的檢測性能最常用的指標(biāo)是：漏報率(mdr)，故障檢測率(fdr)，故障檢測時間延遲和誤報率(far)。一個可靠的監(jiān)測方案的目標(biāo)是實現(xiàn)較高的fdr，降低far和故障檢測時間延遲。

其中，nf，f表示故障樣本中被檢測為故障的樣本個數(shù)，nf表示故障樣本個數(shù)，nn，f表示正常樣本中被檢測為故障的樣本個數(shù)，nn表示正常樣本個數(shù)。

表1和表2列出了基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測過程中，對兩個測試集分別根據(jù)式(13)計算得到的故障誤報率和故障檢測率，并與傳統(tǒng)基于固定控制限pls方法進(jìn)行比較。可以看出，本發(fā)明方法相較于傳統(tǒng)固定控制限的pls方法，能夠有效的降低故障誤報率和提高故障檢測率，同時，能夠保持良好的檢測性能，提高了故障檢測的可靠度。

表1測試集1的誤報率與檢測率

表2測試集2的誤報率與檢測率

本發(fā)明提出的一種基于自適應(yīng)閾值pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測方法，與傳統(tǒng)應(yīng)用基于固定控制限pls的高爐鐵水質(zhì)量監(jiān)測方法進(jìn)行對比，從所得出監(jiān)測圖與故障誤報率和檢測率表中，可以發(fā)現(xiàn)，本發(fā)明所用方法能降低故障誤報率，同時保證了故障檢測效果的準(zhǔn)確性和靈敏性。良好的監(jiān)測效果及可靠的報警信息，能夠方便操作人員監(jiān)測高爐生產(chǎn)過程，對爐況波動做出準(zhǔn)確判斷，判斷高爐煉鐵過程是否異常，并及時采取措施處理和糾正，進(jìn)而保證高爐的穩(wěn)定、高效、安全順行，對保證鐵水質(zhì)量尤為重要。