一种改进的基于多项式滤波的稳态检测方法

2012年06月19日13:43:56 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

陈文驰，刘　飞
江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏无锡

摘　　　要：化工过程的数据中常常含有较多的随机误差和粗差干扰，导致传统的稳态检测方法无法得到准确的结果，从而降低系统故障诊断的可靠性。针对实际的工业过程数据，提出一种融合自适应平滑技术的稳态检测方法，该方法首先以基于导数分析的自适应平滑算法进行降噪处理，消除随机误差的影响，然后引入阈值拟合技术进一步抑制粗差干扰，以多项式滤波方法对数据进行稳态检测，根据测量信号的趋势特征确定过程是否处于稳态。仿真实验研究表明：融合自适应平滑技术的稳态检测方法能够克服传统稳态检测方法中随机误差和粗差干扰对检测结果的影响，进而显著提高稳态检测处理的准确性，检测结果明显优于传统的基于多项式滤波的检测方法。

关　键　词：稳态检测；多项式滤波；阈值拟合

１　引　言
在工业过程监控和故障检测中，系统在动态条件下的监控远比稳态条件下复杂，目前许多基于数据驱动的监控方法都需要在过程稳态条件下使用。因而，设计一个有效的在线稳态检测方法有利于采用正确的过程监控与故障检测策略。目前，常用的稳态检测方法有组合检验法（ＣＳＴ法）［１］、数学证据理论法（ＭＴＥ法）［２］、Ｆ检验法［３］、小波变换方法［４］等。文献［５］提出了一种基于多项式滤波的稳态检测方法，该方法对当前测量点所处窗口中的数据进行多项式滤波，根据曲线的趋势特征来确定过程是否处于稳态。与已有的方法相比，该方法简便、运算速度快、适用于在线应用，能自适应确定窗口长度等参数。针对实际过程数据中含有较多误差干扰的特点，本文提出一种改进的基于多项式滤波的稳态检测方法，该方法以自适应平滑算法降低随机误差和粗差干扰，仿真研究结果显示，该方法在消除误差干扰对检测结果的影响方面优于传统的稳态检测方法，具有更好的工业应用价值。

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