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一种基于结构化典型变量分析的动态过程监测方法

摘要

本发明公开一种基于结构化典型变量分析的动态过程监测方法,旨在推理出结构化典型变量分析算法,并以此算法为基础实施动态过程监测。具体来讲,本发明通过对典型变量分析算法的优化目标实施改进,将结构化的思路考虑进来,从而推理出一种新的算法来挖掘自相关特征。本发明方法在提取潜在特征的过程中,同时考虑未来数据与过往数据之间的相关性,即考虑了时间序列上的自相关性特征。此外,在监测时通过分别构造过往得分向量与未来得分向量,实现了对自相关特征的监测。可以说,本发明方法推理出了一种全新的动态建模算法:结构化典型变量分析算法,在此基础实施动态过程监测理应具备更优越的故障监测性能。

著录项

  • 公开/公告号CN109669415A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 宁波大学;

    申请/专利号CN201811577507.8

  • 发明设计人 来赟冬;童楚东;朱莹;

    申请日2018-12-13

  • 分类号G05B19/418(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号信息学院521室

  • 入库时间 2024-02-19 08:42:25

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G05B19/418 申请日:20181213

    实质审查的生效

  • 2019-04-23

    公开

    公开

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