面向流程工业过程变量的Reverso时序基础模型在线预测与可视化系统及方法

本发明涉及工业数据处理，具体为面向流程工业过程变量的reverso时序基础模型在线预测与可视化系统及方法。

背景技术：

1、在流程工业生产过程中，过程变量的动态变化直接影响设备的运行状态。目前，通常利用时序模型对过程变量进行在线预测，以提前掌握系统动态。但是在实际应用中，流程工业的生产工况经常发生切换，使得底层传感器采集到的数据分布和基准范围发生变化。现有的在线预测系统在处理这类变化数据时，通常缺乏有效的输入预处理和模型输出基线校正机制，导致预测结果容易产生静态偏置，预测数值难以准确贴合当前的真实工况。

2、此外，实现在线预测需要系统时钟与底层实际采样严格对齐。当预测模型单次解算耗时过长，或者外部计算环境出现故障抛出异常时，现有系统通常缺乏可靠的隔离与结果回退手段。这种缺陷容易造成系统在等待模型反馈时发生运行停滞，破坏整体预测链路的时序连贯性，并导致后续导出的可视化数据出现缺失或时间轴错位。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了面向流程工业过程变量的reverso时序基础模型在线预测与可视化系统及方法，解决了现有流程工业时序预测系统在应对工况变化时预测偏置大，以及遇到模型调用异常时容易导致时序对比错位和系统运行停滞的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

3、本发明第一方面提供面向流程工业过程变量的reverso时序基础模型在线预测与可视化系统，包括：

4、工况驱动模块，用于生成工况切换信号和扰动激活向量；

5、数据采集模块，用于实时获取目标过程变量数据；

6、历史缓冲模块，用于将所述目标过程变量数据写入滚动历史窗口形成历史窗口数据；

7、输入预处理单元，用于对所述历史窗口数据执行标准化处理；

8、多步预测模块，用于基于处理后的所述历史窗口数据输出多步预测序列；

9、偏差校正模块，用于利用当前所述目标过程变量数据对所述多步预测序列进行水平校正；

10、时序对齐模块，用于从校正后的所述多步预测序列中提取对应下一采样时刻的一步预测值；

11、实时对比存储模块，用于将所述一步预测值与后续采样获得的实际测量值对齐，连续形成实际值序列、预测值序列和误差序列；

12、数据导出模块，用于将所述实际值序列、预测值序列、误差序列及统计指标装配为标准化数据集并导出；

13、可视化模块，用于读取导出的所述标准化数据集并执行图表交互操作；

14、异常回退模块，用于在模型调用异常或导出异常时提供替代数据结果。

15、优选的，所述工况驱动模块生成工况切换信号和扰动激活向量，具体包括：

16、根据设定值切换或操纵量调整需求计算分段切换数值输出作为所述工况切换信号；

17、建立针对目标通道索引的向量控制逻辑，根据既定注入时刻管理各通道的激活状态，生成所述扰动激活向量。

18、优选的，所述输入预处理单元对所述历史窗口数据执行标准化处理，具体包括：

19、在实际有效样本数量少于设定的历史窗口长度时，采用最新测量值或首个测量值对窗口前端空缺位置进行填充补齐；

20、依据模型训练阶段获取的统计均值和标准差，对所述历史窗口数据执行外层标准化操作；

21、基于当前窗口区间的最大特征值和最小特征值，执行内层极值归一化运算完成所述标准化处理。

22、优选的，所述多步预测模块输出多步预测序列，具体包括：

23、调用包含长卷积与线性递推结构的外部预测模型提取时序依赖关系；

24、通过编码主干的长卷积门控残差块进行时序特征提取，并采用线性递推机制更新状态矩阵；

25、经过解码头输出单次前向传播的预测数据，在目标预测长度大于单次输出点数时执行自回归滚动预测输出所述多步预测序列。

26、优选的，所述时序对齐模块从校正后的所述多步预测序列中提取对应下一采样时刻的一步预测值，具体包括：

27、计算所述多步预测序列的首个预测点与当前实际测量值之间的偏差作为首点偏差；

28、将所述首点偏差从整段所述多步预测序列中减除完成基线扣除的水平校正；

29、截取经水平校正处理后的所述多步预测序列的第二个采样点作为所述一步预测值。

30、优选的，所述实时对比存储模块中连续形成实际值序列、预测值序列和误差序列，具体包括：

31、基于系统仿真时钟对所述一步预测值施加时间维度的滞后截留控制；

32、待仿真时间行进至下一个采样节点并获取新实际测量值时，释放预测数据进行同源比对计算在线预测误差；

33、将对齐后的实际测量数值、所述一步预测值以及所述在线预测误差依序写入连续内存空间构建所述序列。

34、优选的，所述数据导出模块中装配为标准化数据集并导出，具体包括：

35、以系统仿真时间戳作为检索主键，把同一时间截面下的真实采样数据点、一步预测输出点以及偏差计算点组装为原子记录构成数据集主体；

36、将计算获得的误差统计指标与仿真配置参数封装于所述标准化数据集的头部信息对象中；

37、调用序列化引擎将所述标准化数据集生成结构化文本文件、脚本文件或聚合数据与渲染逻辑的单文件网页页面进行导出。

38、优选的，所述可视化模块中执行图表交互操作，具体包括：

39、通过匹配离散采样节点或提取时间跨距最小节点执行离散样本时刻查询；

40、基于包络查询时间戳的前后相邻真实采样节点的时间差斜率执行线性插值查询；

41、提取误差最大值对应的发生时间戳，限制时间轴显示窗口，使最大预测偏差区域在屏幕空间中高亮放大显示完成交互操作。

42、优选的，所述异常回退模块中提供替代数据结果，具体包括：

43、当外部预测模型单次调用耗时超过预设的单个采样周期边界阈值或抛出异常时，调取暂存的上一有效一步预测数值作为当前周期的代理预测结果向外输出；

44、当数据导出阶段遭遇外部运行环境终止时，从已持久化的历史观测数据中截取系统崩溃发生前生成的连贯预测序列片段执行结果回退作为所述替代数据结果。

45、本发明第二方面提供面向流程工业过程变量的reverso时序基础模型在线预测与可视化方法，包括以下步骤：

46、生成工况切换信号和扰动激活向量，并实时获取目标过程变量数据；

47、将所述目标过程变量数据写入滚动历史窗口形成历史窗口数据，并对所述历史窗口数据执行标准化处理；

48、基于处理后的所述历史窗口数据输出多步预测序列，利用当前所述目标过程变量数据对所述多步预测序列进行水平校正，并从校正后的所述多步预测序列中提取对应下一采样时刻的一步预测值；

49、将所述一步预测值与后续采样获得的实际测量值对齐，连续形成实际值序列、预测值序列和误差序列；

50、将所述实际值序列、预测值序列、误差序列及统计指标装配为标准化数据集并导出；

51、读取导出的所述标准化数据集并执行图表交互操作；

52、在模型调用异常或导出异常时提供替代数据结果。

53、本发明提供了面向流程工业过程变量的reverso时序基础模型在线预测与可视化系统及方法。具备以下有益效果：

54、本发明通过对滚动历史窗口内的采样序列依次执行外层标准化和内层极值归一化处理，能够消除流程工业中因工况切换引起的基线漂移。这种两层数据预处理方式有效降低了不同生产工况幅值突变对数据的干扰，使得外部网络模型在提取时序特征时具有更好的数值兼容性与运算稳定性。

55、本发明利用多步预测序列首点与当前实际测量值之间的偏差，对整段多步预测序列进行基线扣除的水平校正，并提取校正后的第二个采样节点作为一步预测值。该机制减小了预测模型的静态偏置，使预测数值在保持原有趋势的前提下能够快速贴合当前真实的工况状态，提高了在线预测结果的准确度。

56、本发明设置了多级异常回退与隔离机制，在模型调用耗时超过单个采样周期的硬性边界阈值时调取上一有效预测值进行代理输出，并在导出环境终止时从持久化历史记录中截取连贯数据段执行结果回退。该设计避免了单次计算故障或局部程序崩溃引发全局运行停滞，保障了整个闭环仿真与数据监控链路的时序连贯性。