[发明专利]一种基于全解耦高阶动态模态分解的工业故障检测和变量隔离方法在审
| 申请号： | 202111287391.6 | 申请日： | 2021-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN113985855A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 赵春晖;陈旭;王伟;王文海 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全解耦高阶动态模态分解的工业故障检测和变量隔离方法。首先，该方法通过全解耦高阶动态模态分解分离出标准化数据的高阶自相关性和互相关性。针对高阶自相关性，设计时序预测和自相关特征统计量来分别指示过程的时序变化和自相关波动情况。针对互相关性，设计主成分和残差统计量指示互相关性是否正常。基于这四个统计量，分别设计不同的故障变量隔离策略，找出引起该故障的主导变量。通过本发明的技术方案，可解耦变量间的互相关性和高阶自相关性，从两个角度为工业过程提供全面的故障检测，具有更高的准确性。在检测到故障后，该方法可以进一步分别识别引起不同类故障的主要因素，为故障诊断提供依据，具有更强的解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全解耦高阶 动态 分解 工业 故障 检测 变量 隔离 方法 | ||
【主权项】：
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