一种新型的基于Levenshtein距离层次聚类的时序操作优化方法

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.