[发明专利]基于公共和特有特征提取的分层式非高斯过程监测方法有效
| 申请号： | 201910828558.1 | 申请日： | 2019-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN110647922B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 何雨辰;韩丽黎;王云;宋执环;曾九孙 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/24;G06F18/213 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于公共和特有特征提取的分层式非高斯过程监测方法。将训练数据分为多个模态，在每个模态内运用多个权向量、成分向量等特征量得到训练数据的高阶公共特征；在剩余的低阶模态内运用多个权向量、成分向量等特征量得到训练数据的低阶公共特征；根据公共特征在公共子空间构建统计限和统计量，进行故障检测；在剩余的特有子空间构建统计限和统计量，进行故障检测。本发明在多模态的非高斯过程故障检测中优于其他传统方法，既可以提取出多模态的特有特征，同时也能提取出公共特征，考虑了不同模式之间的特性和共性的相互联系，使多模态过程监测更加有效。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 公共 特有 特征 提取 分层 式非高斯 过程 监测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于公共和特有特征提取的分层式非高斯过程监测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)在工业生产过程已知没有故障情况下，通过传感器采集工业生产过程的输入变量x和输出变量y的数据作为训练数据；/n在工业生产过程需要检测故障情况下，通过传感器在线采集得到工业生产过程的输入变量x
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