基于不确定信息的系统建模与状态预测方法_韩少鹏

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1、Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．１华东理工大学学报（自然科学版）２０１３－０２ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥａｓｔＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）７７文章编号：１００６－３０８０（２０１３）０１－００７７－０６基于不确定信息的系统建模与状态预测方法韩少鹏，陆宁云，姜斌（南京航空航天大学自动化学院，南京２１００１６）摘要：针对工业过程中广泛存在的信息不确定性、信息传递的时滞特性以及过程本身的非线性和动态特性，研究了基于不确定数据信息的生产过程系统

2、级建模与过程变量的状态预测方法；提出基于小波互信息的信息传递时延估计方法，建立了概率时延符号有向图模型；采用组合预测方法，实现生产过程中关键变量实时状态的准确预测。在空分过程中进行了应用研究，初步结果表明该方法具有良好的预测精度、实用有效，具有应用推广前景。关键词：概率时延符号有向图；小波分析；互信息；组合预测；不确定信息中图分类号：ＴＰ２７７文献标志码：ＡＡＳｙｓｔｅｍＭｏｄｅｌｉｎｇａｎｄＣｏｎｄｉｔｉｏｎＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＡｐｐｒｏａｃｈｗｉｔｈＵｎｃｅｒｔａｉｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＨＡＮＳｈａ

3、ｏ－ｐｅｎｇ，ＬＵＮｉｎｇ－ｙｕｎ，ＪＩＡＮＧＢｉｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｔｙａｎｄｄｙｎａｍｉｃｓｉｎｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｃｏｍｐｌｅｘｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｐｒｏｃｅｓｓｅｓ，ａｓｙｓｔｅｍ－ｌｅｖｅｌｐｒｏ

4、ｃｅｓｓｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄ．Ａｔｉｍｅｄｅｌａｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍａｎｄｍｕｔｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙ．Ｔｈｅｎ，ａｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｔｉｍｅ－ｄｅｌａｙｅｄｓｉｇｎｅｄｄｉｇｒａｐｈｍｏｄｅｌｉｓｂｕｉｌｔ，ｂａｓｅｄｏｎｗｈｉｃｈ，ａｃｏｍｂｉｎｅｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓａｄ

5、ｏｐｔｅｄｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｆｕｔｕｒｅｓｔａｔｕｓｏｆｋｅｙｐｒｏｃｅｓｓｖａｒｉａｂｌｅｓ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄｏｎａｎａｉｒｓｅｐａｒａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ．Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｐｐｒｏａｃｈｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｈａｓｓａｔｉｓｆｙｉｎｇｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｉｓｅｘｐｅｃｔｅｄｔｏｈａｖｅａｇｏｏｄｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｉｎｄｕｓｔｒｉａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｋｅ

6、ｙｗｏｒｄｓ：ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｔｉｍｅ－ｄｅｌａｙｅｄｓｉｇｎｅｄｄｉｇｒａｐｈ；ｗａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓ；ｍｕｔｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ；ｕｎｃｅｒｔａｉｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ故障预测对提高系统可靠性、延长设备寿命、降障预测的重要基础问题。低生产成本、提升产品质量具有重要意义。故障预不确定信息可分为不确定机理信息和不确定数测的性能决定于过程变量未来状态的预测精度。基据信息。本文主要研究基于不确定数据信息的生产于不确定信息的系统建模与过程变

7、量状态预测是故过程中系统建模与过程变量状态预测方法。和本文收稿日期：２０１２－０８－３０基金项目：国家自然科学基金（２０８０６０４０，６１０３４００５）；高等学校基本科研专项基金（ＮＳ２０１２０３９）作者简介：韩少鹏（１９８８－），男，山东人，硕士生，主要从事故障预测与故障诊断的研究。通信联系人：陆宁云，Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｕｎｉｎｇｙｕｎ＠ｎｕａａ．ｅｄｕ．ｃｎ７８华东理工大学学报（自然科学版）第３９卷方法密切相关的参考文献包括：作者前期针对流程［１－２］工业系统建模提出的时延有向图模型、文献［３－１概率时延

8、符号有向图建模５］提出的概率有向图模型和文献［６－８］等提出的系统组合预测方法。变量间信息传递的滞后时间是指，某上游过程有向图模型是系统建模的重要手段，其主要优变量发生了异常状况，该事件信息传递至与之关联点是可以用简洁有效的拓扑结构表示过程变量的因的下游过程变量并引起变量状态异常，这个过程所果关系，便于分析变量之间信息的传递和关联模式，经历的时间。为了使系统模型更准确地反映过程机在故障传播机理分析、故障预测与诊断