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基于混合多采样率概率主成分分析模型的故障检测方法

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。

著录项

  • 公开/公告号CN109917777B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江科技学院;

    申请/专利号CN201910304064.3

  • 申请日2019-04-16

  • 分类号

  • 代理机构杭州之江专利事务所(普通合伙);

  • 代理人牛世静

  • 地址 310023 浙江省杭州市留和路318号

  • 入库时间 2022-08-23 11:10:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-25

    授权

    授权

  • 2019-07-16

    实质审查的生效 IPC(主分类):G05B23/02 申请日:20190416

    实质审查的生效

  • 2019-06-21

    公开

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