基于自適應閾值的冶煉耗氧數據突變點檢測.pdf

1、冶煉過程中氧氣的消耗數據的準確性對于生產調度和優(yōu)化運行有著舉足輕重的作用。工業(yè)現場復雜的現場環(huán)境和一系列的電磁干擾會導致數據采集系統(tǒng)的不穩(wěn)定，使得采集數據經常存在異常。異常數據對現場調度人員的決策造成影響，甚至有造成重大事故的可能，影響企業(yè)正常的生產，造成不可預估的損失。對于這類數據，現場人員一般只能依靠自己的經驗來判斷哪些點是異常點。而現場數據的復雜性和海量性使得人工判斷變得不太現實。因此研究冶煉過程消耗氧氣數據的異常檢測具有重要意義

2、和研究價值。
　　本文基于氧氣系統(tǒng)冶煉過程中氧耗數據中存在的突變點，提出基于自適應閾值的氧耗數據的突變點檢測方法，該方法首先利用一種基于K最近鄰自適應模糊C均值聚類的算法對氧耗數據進行聚類，得到聚類中心和自適應度向量，然后根據自適應度向量計算各個待檢測數據點的異常指數，并構建異常因子序列。最后，基于異常因子序列進行數據異常點檢測，其具體步驟為：⑴對于數據點集中的所有待檢測點，分別采用滑動窗口劃定其各自的檢測鄰域；⑵計算該鄰域范圍內