第4期 郑静，等：基于互信息的多块k近邻故障监测及诊断 ·721· 表2给出了7个子块对21种故障的报警 率、平均报警率和平均误报率。从报警率来看， o.o 对于大多数故障类型，子块7的监测结果要优于 有 3 其他6个子块。子块5的平均报警率很低，但是 对于某些故障（如故障5），子块5的报警率达 96%,对整个的监测起到了关键的作用。对于不 5 101520 25 30 同的故障，由于某些子块拥有较高的报警率和较 变量序号 (c)变量31 低的误报率，使得最终融合的BIC统计量表现了 良好的监测性能。从对21种故障的监测结果来 图3子块4中各变量间的互信息 Fig.3 Mutual information between variables in block 4 看，对于大部分故障，融合后的监测性能有了明 显的提高。 7 6 表2TE过程各故障报警率 5 Table 2 Alarm rates of TE process 有 故障 子块 3 BIC 编号 1 2 3 4 5 67 0.9890 00.9700.1030.3730.980.998 101520 25 30 35 0.0540 00.8980.9860.7290.9510.986 变量序号 (a)变量10 0.00300.0010.0030.0080.0290.0110.033 0.00300 00.0080.01910.994 5 0.0900 00.1960.9600.2300.1940.951 6 10 00.9660.9440.9960.9901 0.2080 00.3110.1530.41511 0.58000.0030.7200.7210.9360.8390.976 10 15202530 35 变量序号 0.003000.0010.0090.0230.0130.021 (b)变量17 0.0790 00.7150.0040.3480.1410.758 11 0.00500.0010.0200.0110.0460.7350.660 12 0.44600.0040.8790.4200.9160.9680.991 0.448000.9330.5740.8750.8900.949 14 0.00500.00100.0030.00411 10 1520 25 30 35 0.013000.0340.0030.0740.0100.089 变量序号 (c)变量28 16 0.0190 00.8010.0050.1800.0700.804 公 0.010000.0730.0110.1030.9430.900 18 0.828000.8810.8590.8800.8960.899 有 19 0.00800.0010.0110.0040.5410.1050.468 20 0.01800.0030.0500.0080.6510.1140.630 21 0.003000.4900.0030.3760.3340.449 10 1520 25 30 35 平均故障 变量序号 0.22900.0010.4260.2760.4160.5800.741 (d)变量33 报警率 平均故障 图4子块5中各变量间的互信息 0.0020.0010 0.0020.0050.0170.0030.017 误报率 Fig.4 Mutual information between variables in block 5(c) 变量 31 3 5 7 0 1 互信息 变量序号 5 10 15 20 25 30 35 图 3 子块 4 中各变量间的互信息 Fig. 3 Mutual information between variables in block 4 3 2 5 4 7 6 0 1 互信息 变量序号 5 10 15 20 25 30 35 3 5 7 0 1 互信息 变量序号 5 10 15 20 25 30 35 3 5 7 0 1 互信息 变量序号 5 10 15 20 25 30 35 (a) 变量 10 (b) 变量 17 (c) 变量 28 3 5 7 0 1 互信息 (d) 变量 33 变量序号 5 10 15 20 25 30 35 图 4 子块 5 中各变量间的互信息 Fig. 4 Mutual information between variables in block 5 表 2 给出了 7 个子块对 21 种故障的报警 率、平均报警率和平均误报率。从报警率来看， 对于大多数故障类型，子块 7 的监测结果要优于 其他 6 个子块。子块 5 的平均报警率很低，但是 对于某些故障 (如故障 5)，子块 5 的报警率达 96%，对整个的监测起到了关键的作用。对于不 同的故障，由于某些子块拥有较高的报警率和较 低的误报率，使得最终融合的 BIC 统计量表现了 良好的监测性能。从对 21 种故障的监测结果来 看，对于大部分故障，融合后的监测性能有了明 显的提高。 表 2 TE 过程各故障报警率 Table 2 Alarm rates of TE process 故障 编号 子块 BIC 1 2 3 4 5 6 7 1 0.989 0 0 0.970 0.103 0.373 0.98 0.998 2 0.054 0 0 0.898 0.986 0.729 0.951 0.986 3 0.003 0 0.001 0.003 0.008 0.029 0.011 0.033 4 0.003 0 0 0 0.008 0.019 1 0.994 5 0.090 0 0 0.196 0.960 0.230 0.194 0.951 6 1 0 0 0.966 0.944 0.996 0.990 1 7 0.208 0 0 0.311 0.153 0.415 1 1 8 0.580 0 0.003 0.720 0.721 0.936 0.839 0.976 9 0.003 0 0 0.001 0.009 0.023 0.013 0.021 10 0.079 0 0 0.715 0.004 0.348 0.141 0.758 11 0.005 0 0.001 0.020 0.011 0.046 0.735 0.660 12 0.446 0 0.004 0.879 0.420 0.916 0.968 0.991 13 0.448 0 0 0.933 0.574 0.875 0.890 0.949 14 0.005 0 0.001 0 0.003 0.004 1 1 15 0.013 0 0 0.034 0.003 0.074 0.010 0.089 16 0.019 0 0 0.801 0.005 0.180 0.070 0.804 17 0.010 0 0 0.073 0.011 0.103 0.943 0.900 18 0.828 0 0 0.881 0.859 0.880 0.896 0.899 19 0.008 0 0.001 0.011 0.004 0.541 0.105 0.468 20 0.018 0 0.003 0.050 0.008 0.651 0.114 0.630 21 0.003 0 0 0.490 0.003 0.376 0.334 0.449 平均故障 报警率 0.229 0 0.001 0.426 0.276 0.416 0.580 0.741 平均故障 误报率 0.002 0.001 0 0.002 0.005 0.017 0.003 0.017 第 4 期 郑静，等：基于互信息的多块 k 近邻故障监测及诊断 ·721·