1.一种主汽调节阀输入输出非线性关系辨识方法,其特征在于,包括:获取一段时间序列的历史主汽调节阀数据作为原始数据,对原始数据划分不同的数据段;获取每个数据段的趋势信息;
对处于同一变化趋势的相邻数据段进行融合;
所述对处于同一变化趋势的相邻数据段进行融合,具体包括:
将每一段数据段的变化幅值与设定的幅值显著变化阈值进行对比,判断该数据段的变化趋势;其中,所述变化趋势包括增、减或者平,每一种变化趋势对应一个基元,由此将各个数据段转换为基元表示,整个数据段序列转化为由基元组成的字符串;
判断变化趋势为平的数据段的持续时间是否超过设定的时间阈值,若是,则该数据段趋势为平,否则该数据段为不定趋势段;
将趋势为平的数据段分割出来,并去掉不定趋势段,对剩余的数据段序列,分割出连续且单调变化的数据段,最终得到对应不同趋势的多组数据段;
获取原始数据中每个变量对应的稳态值样本集和变化量的变化幅值样本集;
利用平面分割算法将因为不同工况而分布于不同平面上的稳态值样本集或变化量的变化幅值样本集,划分为多个小组,每一个小组的散点集对应一种工况;
利用平面分割算法将因为不同工况而分布于不同平面上的稳态值样本集或变化量的变化幅值样本集,划分为多个小组,具体包括:在三维空间样本中,随机选三个点构成一个平面;选择包含点集最多的平面为第一个目标平面;从样本空间中抛除已知目标平面内的点;
重复上述过程,直到样本空间中的点集数小于设定的阈值,算法停止,从而找到所有目标平面;
利用最小二乘法分别估计处于不同平面上的稳态值样本集或变化量的变化幅值样本集对应的模型参数,以此辨识出阀门的分段线性函数曲线,进而得到主汽调节阀输入输出非线性关系。
2.如权利要求1所述的一种主汽调节阀输入输出非线性关系辨识方法,其特征在于,对原始数据划分不同的数据段,具体包括:利用基于置信区间的最优分段数确定方法获得原始数据的最优分段数;
基于所述最优分段数,采用基于自底向上的PLR分段法对数据进行划分,得到不同的数据段。
3.如权利要求1所述的一种主汽调节阀输入输出非线性关系辨识方法,其特征在于,获取原始数据中每个变量对应的稳态值样本集和变化量的变化幅值样本集,具体包括:用字符v表示变量,假设一个控制过程总共涉及r个变量,并且变量vr最终被分成mr段;
若变量v1的第i段趋势,变量v2的第j段趋势,…,变量vr的第h段趋势都为平,且趋势在某一时间区间上有重叠,该时间区间内的数据段即为变量v1,v2,[,vr同时处于稳态的目标数据段;
若变量v1的第i段趋势,变量v2的第j段趋势,…,变量vr的第h段趋势都发生显著变化,且趋势在某一时间区间上有重叠,该时间区间内的数据段即为变量v1,v2,…,vr均发生显著变化的目标数据段;
进一步得到每个变量对应的稳态值样本集和变化量的变化幅值样本集。
4.如权利要求1所述的一种主汽调节阀输入输出非线性关系辨识方法,其特征在于,利用最小二乘法分别估计处于不同平面上的稳态值样本集对应的模型参数,具体包括:基于阀门开度和主蒸汽流量之间的稳态值关系,以及主蒸汽流量、主汽压力和实发功率之间的稳态值关系,获得阀门开度、主汽压力和实发功率之间的稳态值关系,分别建立不同工况下的分段线性方程组稳态值模型;
利用最小二乘法对所述模型进行求解,得到分所述模型的增益、常数值以及各段的斜率和截距。
5.如权利要求1所述的一种主汽调节阀输入输出非线性关系辨识方法,其特征在于,利用最小二乘法分别估计处于不同平面上的变化量的变化幅值样本集对应的模型参数,具体包括:获取阀门开度、主汽压力和实发功率之间的变化量关系,分别建立不同工况下的分段线性方程组变化量模型;
利用最小二乘法对所述模型进行求解,得到所述模型的斜率和截距,根据阀门开度的数据变化过程描绘出所述模型对应的阀门开度范围。
6.一种主汽调节阀输入输出非线性关系辨识系统,其特征在于,包括:数据分段模块,用于获取一段时间序列的历史主汽调节阀数据作为原始数据,对原始数据划分不同的数据段;获取每个数据段的趋势信息;
数据融合模块,用于对处于同一变化趋势的相邻数据段进行融合;
所述对处于同一变化趋势的相邻数据段进行融合,具体包括:
将每一段数据段的变化幅值与设定的幅值显著变化阈值进行对比,判断该数据段的变化趋势;其中,所述变化趋势包括增、减或者平,每一种变化趋势对应一个基元,由此将各个数据段转换为基元表示,整个数据段序列转化为由基元组成的字符串;
判断变化趋势为平的数据段的持续时间是否超过设定的时间阈值,若是,则该数据段趋势为平,否则该数据段为不定趋势段;
将趋势为平的数据段分割出来,并去掉不定趋势段,对剩余的数据段序列,分割出连续且单调变化的数据段,最终得到对应不同趋势的多组数据段;
数据分割模块,用于获取原始数据中每个变量对应的稳态值样本集和变化量的样本集;利用平面分割算法将因为不同工况而分布于不同平面上的稳态值样本集或变化量的变化幅值样本集,划分为多个小组,每一个小组的散点集对应一种工况;
利用平面分割算法将因为不同工况而分布于不同平面上的稳态值样本集或变化量的变化幅值样本集,划分为多个小组,具体包括:在三维空间样本中,随机选三个点构成一个平面;选择包含点集最多的平面为第一个目标平面;从样本空间中抛除已知目标平面内的点;
重复上述过程,直到样本空间中的点集数小于设定的阈值,算法停止,从而找到所有目标平面;
阀门参数辨识模块,用于利用最小二乘法分别估计处于不同平面上的稳态值样本集或变化量的变化幅值样本集对应的模型参数,以此辨识出阀门的分段线性函数曲线,得到主蒸汽调节阀的非线性关系,进而得到主汽调节阀输入输出非线性关系。
7.一种终端设备,其包括处理器和存储器,处理器用于实现各指令;存储器用于存储多条指令,其特征在于,所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1‑5任一项所述的主汽调节阀输入输出非线性关系辨识方法。
8.一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,其特征在于,所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1‑5任一项所述的主汽调节阀输入输出非线性关系辨识方法。