[发明专利]一种基于时序扩展和邻域保持极限学习机的间歇过程故障检测方法有效
| 申请号： | 201811304821.9 | 申请日： | 2018-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN109144039B | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 惠永永;赵小强;王可宏 | 申请（专利权）人： | 兰州理工大学 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 兰州智和专利代理事务所(普通合伙) 62201 | 代理人： | 赵立权 |
| 地址： | 730050 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： |
本发明提供了一种基于时序扩展和邻域保持极限学习机的间歇过程故障检测方法，主要包括如下步骤：(1)收集多个批次正常情况下的间歇过程数据；(2)将收集到的三维数据展开为二维数据并标准化；(3)建立时序扩展和邻域保持极限学习机模型；(4)建立正常数据下平方预测误差SPE和霍特林T |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 时序 扩展 邻域 保持 极限 学习机 间歇 过程 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于时序扩展和邻域保持极限学习机的间歇过程故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)收集多个批次正常情况下的间歇过程数据，形成在批次、变量和采样点三个维度上分布的三维数据；(2)将收集到的三维数据展开为二维数据并标准化；(3)初始化极限学习机网络，建立时序扩展和邻域保持极限学习机模型，求取输出权重矩阵；(4)建立正常数据下平方预测误差SPE和霍特林T2的统计量，求取控制限；(5)收集在线的间歇过程数据，进行标准化处理；(6)将标准化后的在线数据通过建立的时序扩展和邻域保持极限学习机模型进行投影；(7)求取在线数据的SPE和T2统计量，判断有无故障发生。
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