[发明专利]基于重构幅值趋势特征的工业过程故障诊断方法在审

专利信息
申请号: 202110715891.9 申请日: 2021-06-24
公开(公告)号: CN113359679A 公开(公告)日: 2021-09-07
发明(设计)人: 刘强;丁学成;柴天佑 申请(专利权)人: 东北大学
主分类号: G05B23/02 分类号: G05B23/02
代理公司: 北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙) 11613 代理人: 韩国胜
地址: 110169 辽*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要: 发明涉及一种基于重构幅值趋势特征的工业过程故障诊断方法,其特包括:基于预先建立的潜结构模型对工业过程的实时数据进行检测,确认检测的数据是否存在异常;所述潜结构模型为预先采用历史正常数据建立的;在检测的数据中存在异常数据时,获取异常数据的故障幅值;基于动态时间扭曲算法获取所述异常数据的故障幅值序列和历史故障的故障幅值序列中每一故障幅值的相似度;根据所述相似度和指定阈值的比较结果,确定所述异常数据的故障类型。上述故障诊断方法由于对故障数据进行了重构并估计故障幅值,然后对其故障幅值序列利用动态时间扭曲计算相似性度,因此能分离故障方向相似但类型不同的故障。
搜索关键词: 基于 重构幅值 趋势 特征 工业 过程 故障诊断 方法
【主权项】:
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