現(xiàn)代流程工業(yè)過程中,由于分布式控制系統(tǒng)（DCS）等數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)技術(shù)的廣泛使用,生產(chǎn)過程中采集了大量的過程監(jiān)控操作時(shí)間序列,其中蘊(yùn)含了大量的操作經(jīng)驗(yàn)信息。研究建立有效的時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的方法,可以提取過程監(jiān)控操作數(shù)據(jù)中的監(jiān)控操作規(guī)則,進(jìn)而指導(dǎo)生產(chǎn)過程監(jiān)控操作。針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)中存在周期性或重復(fù)性的時(shí)間序列的特點(diǎn),論文提出了一種基于符號(hào)區(qū)塊化的層次聚類方法,可以有效地挖掘時(shí)序數(shù)據(jù)中存在規(guī)律性信息,將其運(yùn)用到工業(yè)過程監(jiān)控操作數(shù)據(jù)的處理中,達(dá)到提取碎片化操作經(jīng)驗(yàn)規(guī)則的目的。論文的主要研究?jī)?nèi)容和取得的成果如下:1.面向含有周期性或重復(fù)性的時(shí)間序列,研究了時(shí)間序列相似度度量方法,針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的高維性和海量性特點(diǎn),采用了符號(hào)聚合近似的時(shí)序數(shù)據(jù)降維處理方法,考慮到工業(yè)過程監(jiān)控操作時(shí)序數(shù)據(jù)的連續(xù)性和方向性,提出了一種基于符號(hào)區(qū)塊化處理的時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘方法。2.為了對(duì)符號(hào)化后的時(shí)間序列進(jìn)行聚類,提出了基于萊文斯坦距離的層次聚類方法,將時(shí)序數(shù)據(jù)的相似性匹配過程轉(zhuǎn)化為字符數(shù)據(jù)的聚類過程,從而獲得多種相似的字符串,多條相似的字符串形成一簇。面向工業(yè)過程監(jiān)控操作數(shù)據(jù)挖掘,每一簇則代表了一種操作模式。作為應(yīng)用示例,將此方... 

【文章來(lái)源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１時(shí)間序列模型建立流程??Ｆｉｇ．?１－１?Ｔｉｍｅ?ｓｅｒｉｅｓ?ｍｏｄｅｌｉｎｇ?ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ??型ＡＲＭＡ、ＨＭＭ、ＡＮＮ型中選擇意一建立

?北京化工大學(xué)碩士學(xué)位論文???Ｄｌｓｔａｕｃｅ?Ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｖｅ??（?Ａ，Ｂ，？，Ｄ，Ｅ?）??（ａ．ｂ．，ｃ￣）??廣?Ｌ?、?????Ｉ?Ａ?ｆ－？?，??＿＿＼＾ｙ??ｒ＾￣）?ｃ￣ｂ￣）?（ｃ）?ｒｏ?ｃｅ）??圖１－３凝聚層次聚類??Ｆｉｇ．?１－３?Ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｖｅ?ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ?ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ??１．２．３工業(yè)過程數(shù)據(jù)挖掘??伴隨著工業(yè)信息化和計(jì)算計(jì)技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)信息含量日益豐富，我們??迎來(lái)了大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何從大量的數(shù)據(jù)中提取我們所需的知識(shí)已經(jīng)成為人們關(guān)注??的熱點(diǎn)。在過程控制系統(tǒng)中，隨著時(shí)間變化的過程變量（ＰＶ）數(shù)據(jù)在分布式控制系??統(tǒng)（ＤＣＳ）中被監(jiān)控記錄［３４］。在工業(yè)ＤＣＳ等數(shù)據(jù)記錄存儲(chǔ)技術(shù)的支持下，很多工??廠積累了大量的產(chǎn)生、采集和處理的數(shù)據(jù)，一個(gè)工廠每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)以ＴＢ計(jì)算，??這些歷史數(shù)據(jù)中包含設(shè)備運(yùn)行狀況、操作員操作記錄與生產(chǎn)過程中各部分物料量??變化的記錄等許多信息。但本質(zhì)上，這些數(shù)據(jù)具有“多”、“雜”等特點(diǎn)，良莠不??齊。不求隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)；不求精確性，而是混雜性；不求因果，但求??相關(guān)。由于流程工業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有海量性，連續(xù)性，關(guān)聯(lián)性強(qiáng)等特點(diǎn)，要從這??些歷史數(shù)據(jù)中挖掘出操作規(guī)則，需要掃描歷史數(shù)據(jù)并對(duì)其使用各種數(shù)據(jù)預(yù)處理和??數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。由于智能數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)的蓬勃發(fā)展，其重要分支之一的面??向時(shí)間序列的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)漸漸進(jìn)入了人們的視野當(dāng)中。??在現(xiàn)代工業(yè)過程中，工業(yè)數(shù)據(jù)是以時(shí)序數(shù)據(jù)的形式生成的，即帶有時(shí)間標(biāo)簽。??在實(shí)踐中，通常需要研宄工業(yè)過程中多個(gè)參數(shù)或因素之間的相互作用，通過

?北京化工大學(xué)碩士學(xué)位論文???狀態(tài)。??要通過數(shù)據(jù)挖掘的方法將操作人員的操作經(jīng)驗(yàn)挖掘出來(lái)，需要經(jīng)歷以下幾個(gè)??過程：（１）數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)集成處理；（２）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選；（３）數(shù)據(jù)預(yù)處理；（４）數(shù)??據(jù)挖掘；（５）知識(shí)表達(dá)與解釋。如圖１－５為工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘流程。??其中數(shù)據(jù)預(yù)處理階段共有四種情況。（１）數(shù)據(jù)清理的作用主要是填充數(shù)據(jù)中??一些缺失值，去除噪聲和識(shí)別離群點(diǎn)等；（２）數(shù)據(jù)集成是將數(shù)據(jù)分成多個(gè)數(shù)據(jù)集??合形成多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)；（３）數(shù)據(jù)歸約使得數(shù)據(jù)集能夠簡(jiǎn)化表示；（４）數(shù)據(jù)變換可以規(guī)??范化數(shù)據(jù)，將其概念分層等。??數(shù)據(jù)挖掘的前提是數(shù)據(jù)，其實(shí)現(xiàn)工具是算法，而最終的目的是獲得數(shù)據(jù)中所??Ｉ?Ｉ?Ｉ?ｔ??Ｉ?ＩＩＩ??Ｉ?Ｉ?Ｉ?ｔ??數(shù)據(jù)準(zhǔn)備?Ｉ數(shù)據(jù)挖掘丨結(jié)果表達(dá)與解釋丨??Ｉ?ＩＩＩ??｜，１??ｎＩ／Ｉ?ｎＩ??ｉ＼?ｉ／Ｎ???Ｉ?ＩＩＩ??Ｉ?ＩＩＩ??Ｉ?ＩＩＩ??Ｉ?ＩＩＩ??Ｉ?ＩＩＩ??！?Ｉ］?Ｐ數(shù)據(jù)集成＾＾數(shù)據(jù)選擇預(yù)處理?數(shù)據(jù)晬掘?結(jié)果表達(dá)＾丨??丨數(shù)據(jù)源?數(shù)據(jù)?目標(biāo)數(shù)據(jù)丨預(yù)處理后數(shù)據(jù)丨?模式?知識(shí)丨??Ｉ?ｉｌｌ??Ｉ?ｉｌｌ??圖１－５工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘流程??Ｆｉｇ．?１－５?Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ?ｄａｔａ?ｍｉｎｉｎｇ?ｐｒｏｃｅｓｓ??蘊(yùn)含的信息。這是一個(gè)將計(jì)算機(jī)信息技術(shù)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域??等技術(shù)進(jìn)行融合的綜合性技術(shù)，它包含各個(gè)領(lǐng)域的優(yōu)點(diǎn)，將雜亂的海量數(shù)據(jù)中隱??藏的各種肉眼無(wú)法識(shí)別的知識(shí)發(fā)現(xiàn)并提取出來(lái)。有關(guān)數(shù)據(jù)分析方法主要有分類、??回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、偏差分析等，針對(duì)不同的問題運(yùn)用合適

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3260706