Hisztorikus folyamat-adatok szegmentálása fuzzy csoportosítási algoritmus segítségével

Absztrakt

A modern folyamatirányító számítógépek által rögzített hatalmas adathalmaz a folyamat modellezésében, és a modellen keresztül a folyamat irányításában és fejlesztésében is hasznos lehet. E komplex kérdéskörön belül, az ipari technológiák állandósult üzemeltetéséhez tartozó állapotváltozók közti kapcsolatok elemzéséhez elengedhetetlenül szükséges eszköz fejlesztésével foglalkozunk. Egy adekvát stacioner összefüggéseket leíró modell felállításához szükség van az adatsorok azon értékeinek kiválasztására, amelyekről biztosan állíthatjuk, hogy ok-okozati kapcsolatban vannak egymással, pl. melyek alapján meg lehet határozni, hogy a termékminőséget milyen állapotváltozó- értékek eredményezték. Mivel a működő technológiai rendszerekben sok mért állapotváltozó nyomonkövetése szükséges, olyan eszköz kell, amely lehetővé teszi sok párhuzamos idősor szimultán elemzését és szegmentálását. E feladat megoldására egy fuzzy csoportosítási algoritmust alkalmazó módszert javaslunk, mely zajjal szemben nem érzékeny és képes a csoportok számát automatikusan meghatározni. A megoldás alapgondolata, hogy a vizsgálandó idősor adott pontja helyett a pontot transzformált változók segítségével a környezetével közösen jellemezzük, majd ezek között a transzformált változók között keresünk hasonlóságot az említett csoportosítási algoritmus segítségével. Az általunk kifejlesztett eszközt egy nagysűrűségű polietiléngy ár (TVK Rt.) mért állapotváltozóinak elemzésében alkalmaztuk.