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申请/专利权人：东营曜康医药科技有限公司
摘要：本发明涉及化工安全生产技术领域，特别涉及一种化工安全生产现场工艺行为异常行为检测方法，包括以下步骤：S1、获取历史数据信息，构成多个参数集；S2、构建单一设备异常行为监测模型；S3、构建重点参数集，判断重点参数集内的工艺数据对异常报警发生时间的影响；S4、构建异常关联模型；S5、构建关联设备的异常行为监测模型。本发明，通过检测一个设备的重点参数，就可以实现对与其相联系的设备检测，减少了数据处理量；同时，通过构建重点参数集，将重点参数集内的工艺数据作为关联设备的异常行为监测模型的输入量，来检测关联设备的异常行为，减少了数据的输入量，提高了安全检测的效率。
主权项：1.一种化工安全生产现场工艺行为异常行为检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、获取历史数据信息，构成多个参数集；S2、构建单一设备异常行为监测模型，包括以下步骤：单一设备异常行为监测模型为：其中Yj_i为输出量，Xi为输入变量，γi为权重参数，α为修正参数，T为调整参数，n＞2，当|Yj_i-Yj_noml|≤ΔYj时数据正常，否则为异常，Yj_noml为预设的正常值，ΔYj为阈值；将γ1、γ2、K、γn按照升序排列，i＝1、2、3、K、n；S3、构建重点参数集，判断重点参数集内的工艺数据对异常报警发生时间的影响；S4、构建异常关联模型，具体包括以下步骤：步骤1、设工艺数据的类型集为：U＝{类型1，类型2，K，类型h}；步骤2、设Yj_i为与第i个设备关联的设备类型j的工艺数据，则异常关联式为：Yj_i＝XZ1β1_i+XZ2β2_i+K+XZkβn_iρj_i+Δγk_i，其中，k＝1、2、K、n，j＝1、2、K、h，XZ1,XZ2,K,XZk为设备i的类型1到类型k的工艺数据，Δγk_i为补充参数，ρj_i为调整参数，β1_i，β2_i，K，βn_i为关联系数；S5、构建关联设备的异常行为监测模型： 其中，T′为调整参数一，Yj_i为输入量，Yj′_i为输出量，γi′为权重参数一。
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