[发明专利]基于混合多采样率概率主成分分析模型的故障检测方法有效
| 申请号： | 201910304064.3 | 申请日： | 2019-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN109917777B | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 周乐;丛亚;葛志强;武晓莉;成忠;单胜道 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 杭州之江专利事务所(普通合伙) 33216 | 代理人： | 牛世静 |
| 地址： | 310023 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合多采样率概率主成分分析模型的故障检测方法，包括：(1)收集待监测化工过程正常运行的多模态下不同采样率的数据，组成建模用的训练样本集；(2)对训练样本集进行预处理；(3)利用预处理后的训练样本集构建混合多采样率概率主成分分析模型；(4)在线收集待监测化工过程的采样率过程的监测样本；(5)基于构建的混合多采样率概率主成分分析模型，求取监测样本监测统计量；(6)根据监测统计量，判断是否属于故障。相比于传统的多模态建模方法，本发明能够同时兼顾多采样率数据特征和多模态过程特性，从而提升了多模态多采样率过程故障检测问题上的适用性和故障检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 采样率 概率 成分 分析 模型 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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