6、工业控制系统的系统识别方法

工业控制系统的系统识别方法

1. 模式识别方法

1.1 模糊C均值聚类

模糊C均值聚类（Fuzzy C - means）与K均值聚类方法不同，K均值基于硬阈值对数据观测进行聚类，而模糊C均值允许对观测进行软分配。在模糊聚类中，一个观测可以属于多个聚类，其隶属度基于数据趋势。此外，还有核模糊C均值和基于距离的模糊C均值等模糊C均值的扩展方法，用于对多模式过程数据进行聚类。基于聚类的模式识别方法的主要优点是能够处理离群值或来自非线性过程的数据，不过其应用局限于仅由稳定模式组成的数据集。

1.2 基于窗口的方法

工业过程数据通常是时间序列数据，因此按时间顺序识别聚类的方法应运而生。基于窗口的方法使用序列的移动窗口子集，并通过考虑特征的空间和时间信息来测量相似度。许多论文中常用的方法是基于分布中均值和方差的变化来指示模式变化。当模式分布包含过渡区间或模式时，需要分析不同的特征，例如基于密度的聚类定义已被修改用于开发模式识别算法。基于窗口的方法的主要优点是能自动确定模式数量，且大多数方法可以识别从稳定模式的过渡。然而，实现移动窗口方法具有挑战性，因为选择相似度度量和设计区分过渡与稳定模式的策略并非易事，一种方法难以适用于所有系统，所以从数据集中准确识别模式仍是一个开放的挑战。

下面用mermaid流程图展示基于窗口方法的大致流程：

graph LR
    A[开始] --> B[设置移动窗口]
    B --> C[提取窗口内数据]
    C --> D[计算特征相似度]
    D --> E{是否模式变化}
    E --