常减压设备常压塔常一线闪点预测方法的制作流程

本技术涉及一种常减压装置常压塔常一线闪点预测方法，主要解决现有技术中尚无常一线闪点软测量方法的问题。本技术通过采用一种常减压装置常压塔常一线闪点预测方法，用于通过登录预测系统，进行常一线闪点的预测；所述预测系统安装于服务器上，服务器通过网线分别与实时数据库系统、LIMS系统的服务器相连，客户端为有权限的电脑和移动终端的技术方案较好地解决了上述问题，可用于常减压装置中。

技术要求

1.一种常减压装置常压塔常一线闪点预测方法，用于通过登录预测系统，进行常一线闪点的预测；所述预测系统安装于服务器上，服务器通过网线分别与实时数据库系统、LIMS

系统的服务器相连，客户端为有权限的电脑和移动终端；预测系统的工作步骤如下：

1)选择的辅助变量

根据现场操作工控制经验，考虑实际对常一线闪点影响较大的相关辅助变量，包括常压

塔的塔顶温度、塔顶压力、常一线抽出温度、常一线出再沸器温度以及常一线吹气量；2)辅助变量原始数据的野值剔除

使用移动窗口中位值过滤器的方法，在线识别单个过程变量的异常点，剔除异常值，公

式如下：

MAD＝1.4826*median{|Xi-X*|}

|Xi-X*|＞t*MAD

其中，median是求中位值的函数，X*是数据的中位置，1.4826是系数，阀值t＝3，移动窗口的大小取11个点，并对剔除的中位值使用计算出来的中位值填补；

原始数据经过野值剔除后，明显偏离附件时刻测量值的数据被剔除；

3)辅助变量噪音剔除

(1)小波方法初步去噪

测量信号的小波分解将原始数据分解为高频部分和低频部分，其高频部分反映的是噪音干扰，而低频部分反映的是信号的真实值；

选用haar小波，利用下式将原始单变量信号分解为高频部分和低频部分：

d n ( k ) = Σ l

H ( l ) d n - 1 (

2 k - l )

β n ( k ) = Σ l G ( l ) d n - 1 (

2 k - l )

式中，d是尺度系数，β是小波系数，G和H分别是高通和低通分解滤波器，l为时间参数；

分解尺度n＝3，将高频部分全部滤除，并用下式进行重构：

d n ( k ) = 2 Σ l

[ H * (

l ) d n |

1 ( 2 k - 1 ) + G * ( l ) β n | 1 ( 2 k - 1 ) ]

式中，G*和H*为高通和低通重构滤波器；

重构后的数据不含有原始数据的高频部分，也就是剔除了高频部分的噪音，使得用于软仪表的数据更加准确地反映仪表的真实值；

(2)主元分析法深度去噪

利用主元分析法将初步去噪后的辅助变量数据，进行异常工况识别，以便剔除异常工况对建模的影响，实现深度去噪；

首先按下式将数据进行标准化：

其中，

其中，为标准化后数据，xi为原始数据，为原始数据的平均值，s为标准差；

将标准化后的数据按下式进行分解：

X = t 1

p 1 T - t

2 p 2 T + ... + t k

p k T + E = X p + E