一种新型的基于Levenshtein距离层次聚类的时序操作优化方法

一种新型的基于Levenshtein距离层次聚类的时序操作优化方法

论文摘要

现代流程工业过程中,DCS采集并存储了大量的操作时序数据,若能将其中有价值的操作经验和操作信息提取出来,则可大大提高操作系统的性能。然而,操作经验概念较为模糊,无法具体量化。因此,将具有时序特征的操作数据符号化,使操作经验以区块化形式表示,并提出一种基于Levenshtein距离的时序层次凝聚聚类算法,通过对操纵变量的历史时序操作数据进行相似性搜索,进而获得多种相似的操作模式,并将每种类型的操作模式对应的过程变量进行性能分析,从而得到并保存实际工作过程中所需的操作经验,以达到生产过程操作优化的目的。为了验证所提出方法,将其用于连续组分精馏操作过程,实验结果表明所提出的基于Levenshtein距离层次聚类的操作优化方法的有效性。

论文目录

  • 引言
  • 1 时间序列特征提取与相似性搜索
  •   1.1 时间序列特征提取
  •   1.2 时间序列相似性搜索
  •   1.3 Levenshtein距离
  •   1.4 层次凝聚聚类
  •   1.5 基于Levenshtein距离分层聚类
  • 2 实验结果与讨论
  •   2.1 精馏塔连续多组分精馏
  •   2.2 相似操作模式挖掘
  •   2.3 操作模式性能分类
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 朱坚,杨博,王永健,唐晓婕,李宏光

    关键词: 时间序列,距离,层次聚类,操作优化,精馏

    来源: 化工学报 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

    专业: 无机化工,有机化工,工业通用技术及设备

    单位: 北京化工大学信息科学与技术学院

    分类号: TQ028.3

    页码: 581-589

    总页数: 9

    文件大小: 1430K

    下载量: 138

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