基于模型聚類算法的化工生產(chǎn)過程異常數(shù)據(jù)檢測(cè)

摘 要 分析了基于數(shù)據(jù)和基于模型的兩類工控系統(tǒng)生產(chǎn)過程異常檢測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)化工生產(chǎn)過程中工況參數(shù)變量之間的變化隨工藝裝置與生產(chǎn)條件而變化的實(shí)際，提出基于工藝生產(chǎn)模型的特征變量模型，并結(jié)合模糊C均值聚類算法對(duì)化工生產(chǎn)過程異常數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，基于TE模型的4個(gè)場(chǎng)景的仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞 異常數(shù)據(jù)檢測(cè) 工控系統(tǒng)安全 模型分析 數(shù)據(jù)挖掘 聚類檢測(cè)

中圖分類號(hào) TP274" "文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A" "文章編號(hào) 1000-3932（2024）06-1028-07

2010年“震網(wǎng)”病毒事件發(fā)生后，針對(duì)工控系統(tǒng)的入侵與攻擊檢測(cè)、防護(hù)成為工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。相比傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)信息系統(tǒng)，為提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可靠性，在工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)者將傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的信息層和物理層進(jìn)行了融合，因此對(duì)于工控系統(tǒng)的入侵與攻擊，攻擊者不僅可以通過攻擊工控系統(tǒng)本身來引發(fā)系統(tǒng)混亂，也可以在攻入工控系統(tǒng)的信息系統(tǒng)后通過篡改控制指令來改變生產(chǎn)工況，破壞生產(chǎn)過程，甚至損毀系統(tǒng)設(shè)備，因此工控系統(tǒng)的異常檢測(cè)對(duì)于工業(yè)生產(chǎn)過程的安全非常重要。近年來，一些學(xué)者提出了基于系統(tǒng)模型的異常檢測(cè)方法，文獻(xiàn)［1］基于工控系統(tǒng)元件的機(jī)理構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，通過優(yōu)化辨識(shí)模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)建模，在此基礎(chǔ)上引入零動(dòng)態(tài)概念，設(shè)計(jì)了集中式和分布式攻擊檢測(cè)過濾器，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)典型攻擊和異常的檢測(cè)；文獻(xiàn)［2］提出一種用于非線性系統(tǒng)自動(dòng)故障檢測(cè)的自適應(yīng)高斯混合模型（Adaptive Gaussian Mixture Model，AGMM），利用高斯混合模型回歸（Gaussian Mixture Model Regression，GMMR）技術(shù)對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行建模，并將該技術(shù)與無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter，UKF）集成，然后基于觀測(cè)值和模型預(yù)測(cè)值之間的殘差反饋辨識(shí)模型參數(shù)。這類基于模型方法的缺點(diǎn)是對(duì)模型的有效性和精確性要求較高。也有學(xué)者提出了基于知識(shí)的異常檢測(cè)方法，文獻(xiàn)［3］提出基于狀態(tài)遷移圖的異常檢測(cè)方法，將系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)通過相鄰數(shù)據(jù)向量間的余弦相似度和歐氏距離進(jìn)行表征，然后利用新檢測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)狀態(tài)相對(duì)狀態(tài)遷移圖的位置或已有檢測(cè)點(diǎn)前一狀態(tài)到當(dāng)前狀態(tài)的可達(dá)性，判定系統(tǒng)的兩類異常；文獻(xiàn)［4］提出一種利用多維度量判斷系統(tǒng)是否異常的方法，該多維度量指標(biāo)提供了給定狀態(tài)與臨界狀態(tài)集之間的曼哈頓距離、差異距離等參數(shù)度量，用于跟蹤系統(tǒng)的演變，揭示給定狀態(tài)與臨界狀態(tài)集的接近度。然而，需要依賴大量難以獲取的經(jīng)驗(yàn)和過程知識(shí)是此類基于知識(shí)方法的主要缺點(diǎn)。此外，還有學(xué)者提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的異常檢測(cè)方法，文獻(xiàn)［5］提出基于多尺度主元分析（Principal Components Analysis，PCA）的正弦攻擊檢測(cè)方法，該方法將基于小波變換提取的信號(hào)多尺度特征與主元分析結(jié)合獲得的各個(gè)尺度的控制限作為異常檢測(cè)的依據(jù)；文獻(xiàn)［6］提出一種多變量指數(shù)加權(quán)滑動(dòng)平均結(jié)合主元分析的檢測(cè)方法，用于實(shí)現(xiàn)化工生產(chǎn)過程中的微小異常檢測(cè)，該方法通過構(gòu)建新的PCA模型T 2和Q統(tǒng)計(jì)量，并建立相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)限，分析各變量的統(tǒng)計(jì)性能指標(biāo)及影響因素。聚類作為數(shù)據(jù)挖掘的一種重要分析方法，也常被用于進(jìn)行異常檢測(cè)研究，文獻(xiàn)［7］針對(duì)化工生產(chǎn)數(shù)據(jù)在線異常檢測(cè)準(zhǔn)確性低的情況，提出基于動(dòng)態(tài)增量信息熵的聚類算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的在線異常檢測(cè)；文獻(xiàn)［8］提出一種相關(guān)分析法-聚類-支持向量描述（Support Vector Data Description，SVDD）方法，用于煉化裝置中檢測(cè)儀表與執(zhí)行機(jī)構(gòu)的異常檢測(cè)，該方法利用k-means算法對(duì)所辨識(shí)的多組有限脈沖響應(yīng)函數(shù)模型參數(shù)矩陣進(jìn)行聚類分析，以選取SVDD超球體的訓(xùn)練集，最后基于訓(xùn)練后的SVDD超球體對(duì)在線識(shí)別的模型參數(shù)進(jìn)行異常檢測(cè)。這類基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法的主要問題是對(duì)生產(chǎn)過程中的動(dòng)態(tài)變化缺乏適應(yīng)性。

總結(jié)上述研究工作可知，針對(duì)工控系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)的研究已經(jīng)取得一定成果。然而，這些研究還存在一些不足，首先大多數(shù)異常檢測(cè)方法將工業(yè)生產(chǎn)過程視為一種常量化過程，無法區(qū)分生產(chǎn)中常見的原料變化（如組分、濃度、未反應(yīng)物循環(huán)利用等）等干擾引起的工況波動(dòng)；其次多數(shù)方法只停留在信息層的數(shù)據(jù)包或者單一生產(chǎn)裝置物理過程數(shù)據(jù)的應(yīng)用，未充分考慮物理空間中各生產(chǎn)工藝單元之間是耦合級(jí)聯(lián)反應(yīng)的情況。針對(duì)上述問題，筆者以TE模型為對(duì)象，將模型分析與數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合，提出一種基于模型分析的化工生產(chǎn)過程異常數(shù)據(jù)聚類檢測(cè)方法，以生產(chǎn)過程模型為依據(jù)，對(duì)異常數(shù)據(jù)聚類分析進(jìn)行模型回歸，以期提高異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

1 TE過程

1.1 TE模型

TE模型是一個(gè)復(fù)雜過程控制系統(tǒng)的仿真模型［9］，具有復(fù)雜性、多變量、非線性、動(dòng)態(tài)性、交互性等特征，在化工工程領(lǐng)域的監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)優(yōu)化、故障診斷等方面應(yīng)用廣泛。

TE過程通常包括反應(yīng)器、冷凝器、氣液分離器、循環(huán)壓縮機(jī)和汽提塔5個(gè)單元，涉及8種成分，其中包括4種氣態(tài)反應(yīng)物（A、C、D、E）、一種惰性成分（B）、生成的兩種產(chǎn)品（G和H）和一種副產(chǎn)物（F）。反應(yīng)物在反應(yīng)器內(nèi)進(jìn)行反應(yīng)，反應(yīng)過程放熱且不可逆，化學(xué)反應(yīng)方程式［9］如下：

" " A（g）+C（g）+D（g）→G（l）

" " A（g）+C（g）+E（g）→H（l）

" " "A（g）+E（g）→F（l）

" " " 3D（g）→2F（l）

其中，g表示氣體，l表示液體。

TE過程的主要化工生產(chǎn)流程如圖1所示［10］。首先，氣態(tài)反應(yīng)物（A、C、D、E）匯聚后進(jìn)入反應(yīng)器并發(fā)生化學(xué)反應(yīng)。生成的產(chǎn)品（G和H）、副產(chǎn)物（F）和部分未反應(yīng)完全的反應(yīng)物以氣相形式進(jìn)入冷凝器，經(jīng)冷凝器冷卻后得到氣液兩相混合物。接著上述混合物被送入氣液分離器進(jìn)行分離處理。然后，分離的氣體和液體通過兩種流向進(jìn)行不同的處理，其中，分離的氣體通過循環(huán)壓縮機(jī)被重新送入反應(yīng)器，而分離的液體則被送入汽提塔進(jìn)行后續(xù)處理。在汽提塔中，圖1流10中所包含的剩余反應(yīng)物將被進(jìn)料流4剝離并通過循環(huán)管道重新送入反應(yīng)器，而液體產(chǎn)品（G和H）則從汽提塔底部排出，并在下游進(jìn)行處理，此部分則不再包含于TE過程。同時(shí)，為避免惰性成分B以及副產(chǎn)物F堆積，從氣液分離器中分離并進(jìn)入再循環(huán)的部分氣體將通過流9排放［9］。

1.2 控制方案與場(chǎng)景特征分析

基于TE過程機(jī)理，反應(yīng)器溫度控制回路可表示為圖2所示的結(jié)構(gòu)，TE過程中的反應(yīng)器溫度的基本控制原理是：PID控制器以反應(yīng)器溫度給定值與測(cè)量值的偏差作為輸入，通過PID控制器調(diào)整反應(yīng)器冷凝水流量輸出。冷凝水流量的變化將對(duì)反應(yīng)器冷凝水出口閥門的開度產(chǎn)生影響，并進(jìn)一步影響反應(yīng)器冷凝水的出口溫度。該出口溫度的變化通過影響反應(yīng)器內(nèi)的熱交換速率對(duì)反應(yīng)器內(nèi)能產(chǎn)生影響，進(jìn)而反映到反應(yīng)器溫度的變化，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)反應(yīng)器溫度設(shè)定值的跟蹤控制。

當(dāng)反應(yīng)器溫度出現(xiàn)異常時(shí)，將形成圖3所示的異常傳播路徑。

基于圖3所示的異常傳播路徑，當(dāng)反應(yīng)器溫度T■發(fā)生異常時(shí)，TE過程場(chǎng)景的特征變量值也將隨之改變，具體的特征變量及其變化如下。

a. 反應(yīng)器壓力p■。基于TE模型，p■受反應(yīng)器溫度T■影響的表達(dá)式為：

p■=■■+■x■A■+■（2）

其中，N■為成分i在反應(yīng)器中的物質(zhì)的量含量；R為氣體常數(shù)；V■為反應(yīng)器體積；V■為反應(yīng)器液位/液體體積；x■為反應(yīng)器液相中成分i的物質(zhì)的量百分?jǐn)?shù)；A■、B■、C■為成分i的常系數(shù)。

b. 反應(yīng)器液位V■。T■的變化引起反應(yīng)器內(nèi)液體密度ρ■的變化，進(jìn)而影響V■，表達(dá)式為：

■

其中，MW■表示成分i的分子量；AD■、BD■和

CD■分別為成分i的密度公式常系數(shù)。

c. 分離器液位V■。T■的變化引起分離器溫度變化及液體密度ρ■的變化，并最終影響V■，表達(dá)式為：

■

其中，N■為成分i在分離器中的物質(zhì)的量含量；x■為反應(yīng)器液相中成分i的物質(zhì)的量百分?jǐn)?shù)；T■表示離開冷凝器的混合物的溫度。

d. 汽提塔液位V■。T■的變化引起分離器溫度變化，并進(jìn)一步影響汽提塔溫度T■和液體密度ρ■，最終導(dǎo)致V■改變，具體如下：

■

其中，N■為成分i在汽提塔中的物質(zhì)的量含量；x■為汽提塔液相中成分i的物質(zhì)的量百分?jǐn)?shù)。

e. 產(chǎn)品質(zhì)量比y■。T■的變化引起分離器壓力變化，最終對(duì)y■產(chǎn)生影響，具體如下：

y■=■（6）

其中，K■、K■和K■為常數(shù)項(xiàng)；VP■為放空閥位置（流9）；p■為分離器壓力；y■為蒸汽流6中成分i的物質(zhì)的量百分?jǐn)?shù)。

f. 生產(chǎn)率F■。T■的變化導(dǎo)致分離器溫度變化，并進(jìn)一步影響汽提塔液體密度ρ■，最終影響F■，具體為：

F■=■（7）

其中，VP■為汽提塔底流閥門位置；F■為汽提塔底流閥門額定流量；K■為常數(shù)項(xiàng)。

2 模糊C均值聚類算法

聚類是通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度或距離將原始數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)具有相似特征的類或簇，其目標(biāo)是尋找數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，使得同類數(shù)據(jù)具備高相似性，不同類數(shù)據(jù)具備高差異性。

聚類方法可劃分為硬聚類和模糊聚類兩種。前者將數(shù)據(jù)嚴(yán)格地劃分為某一類；后者在聚類分析中應(yīng)用了模糊的概念，基于隸屬度進(jìn)行劃分，數(shù)據(jù)可在不同程度上隸屬于多個(gè)類，其隸屬于各類別的隸屬度值在［0，1］區(qū)間，模糊聚類對(duì)分離性較差的數(shù)據(jù)具有良好的適用性，可對(duì)數(shù)據(jù)隸屬于不同類別的不確定度進(jìn)行描述。

文獻(xiàn)［11］提出一種基于目標(biāo)函數(shù)的模糊C均值（Fuzzy C-Means，F(xiàn)CM）聚類算法，該算法的目標(biāo)函數(shù)為各類數(shù)據(jù)與其所屬聚類中心的相似度總和。以一個(gè)給定數(shù)據(jù)集X =（x■，x■，…，x■）■為例，假設(shè)其可基于FCM算法得到聚類中心集合C=（c■，c■，…，c■）■，其中，下角c表示聚類中心數(shù)量。相應(yīng)的隸屬度矩陣為U，元素u■表征數(shù)據(jù)x■隸屬于c■的隸屬度，滿足：

u■∈［0，1］，？坌i，j■u■=1 ，？坌i（8）

通過使目標(biāo)函數(shù)J（U，C）值達(dá)到最小，以獲得最優(yōu)的聚類效果［11］，即：

min{J（U，C）}=min■■（u■）■（d■）■（9）

其中，m為模糊加權(quán)指數(shù)；d■=||x■-c■||表示數(shù)據(jù)x■與聚類中心c■的歐氏距離。

通過拉格朗日乘子法可求解得到聚類中心c■和隸屬度u■：

c■=■（10）

u■=■（11）

相應(yīng)的FCM算法步驟如下：

a. 初始化聚類中心數(shù)量c和模糊加權(quán)指數(shù)m；

b. 基于式（8）的約束條件，初始化隸屬度矩陣U；

c. 利用式（10）更新聚類中心C；

d. 利用式（11）更新隸屬度矩陣U；

e. 比較迭代前后的隸屬度矩陣U，若‖u■■-

u■■‖＜ε則表明目標(biāo)函數(shù)已收斂，停止迭代，否則轉(zhuǎn)向步驟c。

3 異常檢測(cè)方案設(shè)計(jì)

基于FCM算法的化工生產(chǎn)過程異常數(shù)據(jù)檢測(cè)包括兩個(gè)過程，即用于確定場(chǎng)景中心和場(chǎng)景模型的離線建模過程，以及用于檢測(cè)實(shí)時(shí)樣本數(shù)據(jù)是否異常的在線檢測(cè)過程。

3.1 離線建模

離線建模過程通過對(duì)化工生產(chǎn)過程的樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，確定TE過程中各場(chǎng)景中心和場(chǎng)景模型，建立異常數(shù)據(jù)檢測(cè)系統(tǒng)。主要步驟如下。

a. 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理的主要作用是消除不同變量之間的量綱影響。首先，采集對(duì)反應(yīng)器溫度參數(shù)施加異常后的TE過程數(shù)據(jù)集X，并根據(jù)式（2）～（7）生成用于離線訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集X′。然后利用z-score方法計(jì)算數(shù)據(jù)集X′內(nèi)樣本數(shù)據(jù)的均值μ■和標(biāo)準(zhǔn)差σ■，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化得到x′■：

μ■=■■x■

σ■=■（12）

x′■=■

其中，x■和x′■分別表示執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化處理前后的樣本數(shù)據(jù)。

b. 樣本數(shù)據(jù)隸屬度值初始化?；谑剑?）約束條件，對(duì)樣本數(shù)據(jù)隸屬度值初始化。

c. 聚類中心計(jì)算。利用式（10）計(jì)算新的聚類中心，并更新聚類中心集合C。

d. 隸屬度值計(jì)算。利用式（11）計(jì)算新的隸屬度值，并更新隸屬度矩陣U。

e. 迭代終止判定。當(dāng)‖u■■-u■■‖＜ε或Lgt;L■（其中，L為迭代次數(shù)，L■為最大迭代次數(shù)）時(shí)，停止迭代，并執(zhí)行步驟f；否則重新執(zhí)行步驟c。

f. 最終場(chǎng)景中心和場(chǎng)景模型確定。通過標(biāo)類TE過程中的不同場(chǎng)景，確定各個(gè)場(chǎng)景的聚類中心以及相應(yīng)的場(chǎng)景模型。

3.2 在線檢測(cè)

在線檢測(cè)過程計(jì)算實(shí)時(shí)采樣工控?cái)?shù)據(jù)隸屬于各個(gè)場(chǎng)景的隸屬度值，通過判別該工況數(shù)據(jù)所隸屬的場(chǎng)景以檢測(cè)是否存在異常。具體步驟如下：

a. 數(shù)據(jù)采集及標(biāo)準(zhǔn)化處理。在線采集TE過程中的實(shí)時(shí)工況數(shù)據(jù)，根據(jù)式（2）～（7），構(gòu)建實(shí)時(shí)樣本數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，方法同離線建模。

b. 隸屬度值計(jì)算。根據(jù)式（11）計(jì)算實(shí)時(shí)樣本數(shù)據(jù)隸屬于TE過程中各個(gè)場(chǎng)景的隸屬度值。

c. 檢測(cè)結(jié)果判定。基于步驟b中所有場(chǎng)景隸屬度值構(gòu)成的隸屬度集合M，將樣本數(shù)據(jù)判定為M中最大隸屬度值所對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景。

4 實(shí)驗(yàn)仿真

4.1 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證本方案的有效性，設(shè)計(jì)如下4種場(chǎng)景。

場(chǎng)景1，正常運(yùn)行。該場(chǎng)景特征為TE過程各個(gè)過程變量的波動(dòng)率Δ小于閾值δ，即：

Δ＜δ（13）

場(chǎng)景2，生產(chǎn)不穩(wěn)定。該場(chǎng)景特征為TE過程產(chǎn)品質(zhì)量比r■或生產(chǎn)率r■關(guān)于兩者對(duì)應(yīng)期望值的變化率分別超過對(duì)應(yīng)閾值δ■和δ■，即：

■＞δ■或■＞δ■（14）

其中，R■為產(chǎn)品質(zhì)量比期望值，R■為生產(chǎn)率期望值。

場(chǎng)景3，產(chǎn)線停機(jī)。特征為TE過程中反應(yīng)器的溫度、壓力和液位3個(gè)變量以及分離器液位變量和汽提塔液位變量值f（t）超出正常生產(chǎn)波動(dòng)范圍［f■，f■］，即：

f（t）？埸［f■，f■］（15）

場(chǎng)景4，災(zāi)難。特征為反應(yīng)器實(shí)際壓力p■超出正常值p■的k倍，即：

p■≥kp■（16）

在TE過程中，當(dāng)實(shí)時(shí)樣本數(shù)據(jù)被判定為產(chǎn)線停機(jī)場(chǎng)景時(shí)，反應(yīng)器可能已經(jīng)受到威脅，此時(shí)應(yīng)該立即停機(jī)并報(bào)警；當(dāng)實(shí)時(shí)樣本數(shù)據(jù)被判定為災(zāi)難場(chǎng)景時(shí)，反應(yīng)器隨時(shí)可能突發(fā)爆炸事故，此時(shí)除必須立即停機(jī)并報(bào)警外，還應(yīng)馬上組織疏散人員，確保安全。

對(duì)于場(chǎng)景1，取δ=5%；對(duì)于場(chǎng)景2，取δ■=δ■=5%；對(duì)于場(chǎng)景3，5個(gè)過程變量約束值范圍見表1；對(duì)于場(chǎng)景4，取k=3。

4.2 結(jié)果與討論

基于TE過程4個(gè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲取的場(chǎng)景中心需要利用關(guān)鍵特征對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行標(biāo)類，以確定各個(gè)場(chǎng)景中心，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)樣本數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)。標(biāo)類結(jié)果見表2，相應(yīng)的檢測(cè)結(jié)果見表3。

從表3的檢測(cè)結(jié)果可以看出，筆者算法取得了極高的準(zhǔn)確率，同時(shí)具備較低的誤報(bào)率和漏報(bào)率，僅對(duì)場(chǎng)景3的漏報(bào)率為4.86%，說明了本方案的有效性，但同時(shí)也需要對(duì)場(chǎng)景3的特征和算法進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)化研究。

5 結(jié)束語

針對(duì)化工生產(chǎn)過程中的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)問題，以TE模型為對(duì)象，提出了一種基于FCM算法的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法。該方法將模型分析與數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合，針對(duì)TE過程可能存在的4種場(chǎng)景，基于FCM算法并利用數(shù)據(jù)間的相似度關(guān)系確定4個(gè)場(chǎng)景的聚類中心和場(chǎng)景模型。在線檢測(cè)時(shí)實(shí)時(shí)采樣并計(jì)算工控?cái)?shù)據(jù)相對(duì)于各個(gè)場(chǎng)景聚類中心的隸屬度值，并根據(jù)“隸屬度最大”原則進(jìn)行場(chǎng)景決策，從而實(shí)現(xiàn)化工生產(chǎn)過程中異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)?；赥E過程的實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果顯示，筆者方法具有較高的準(zhǔn)確率和較低的誤報(bào)率、漏報(bào)率，為化工生產(chǎn)過程異常數(shù)據(jù)檢測(cè)提供了一種新的思路和方法，具有一定的理論和應(yīng)用價(jià)值。

參 考 文 獻(xiàn)

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（收稿日期：2023-11-25，修回日期：2024-04-13）

Abnormal Data Detection in Chemical Production Based on Model Clustering Algorithm

LI Jun-jie， MA Jun-peng， MA Chun-lei， HE Hai-bo， ZHU Tian-yu， CHEN Ji，"WANG Guang-ping， CUI Peng， CAO Yan-dong

（China Coal Shaanxi Energy and Chemical Industry Group Co.， Ltd.）

Abstract" "Based on the data and model， both advantages and disadvantages of detection methods for two industrial control system’s abnormal operation were analyzed. In view of the fact that the variation of working condition parameter variables varies with process equipment and production conditions in chemical production， a characteristic variable model based on process model was proposed， including having fuzzy C-means clustering algorithm adopted to detect abnormal data in chemical production. The simulation results of four scenes based on TE model verify effectiveness of the method proposed.

Key words" "detecting abnormal data， industrial control system security， model analysis， data mining， clustering detection