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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于FDALM的三元正极材料制备过程监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115270601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210720684.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于FDALM的三元正极材料制备过程监测方法及系统是由陈宁;谢沐言;陈嘉瑶;阳春华;桂卫华;胡福海;李彬艳;王凯设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FDALM的三元正极材料制备过程监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FDALM的三元正极材料制备过程监测方法及系统，应用于三元正极材料的烧结过程的监测，三元正极材料的烧结过程是一个典型的流程工业，生产过程涉及众多相互耦合的化学反应，包括化合、水解和副反应。首先在动态自回归隐变量模型的技术上，借助因子建模方法，推导出因子FDALM建模方法，该因子FDALM建模方法对同时兼具动态和多模态特性的数据进行建模，并且利用一种改进的EM算法学习模型参数；然后，为充分发挥每个因子模型的过程输出，借助Bayesian推理技术将子模型的统计值融合成样本的后验故障概率；最后，通过于其他模型比较的仿真结果表明，所提出的监测方法能够跟踪过程的模态波动。

本发明授权一种基于FDALM的三元正极材料制备过程监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于FDALM的三元正极材料制备过程监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据准备与预处理，将收集的历史数据xhk,k＝1,2,..,T作为模型训练集，对每个样本进行标准化处理；其中，为m维过程观测数据，k为时间标签，T为样本数； 利用时滞辨识和聚类算法分别辨识模型的时滞系数L和系统因子K，建立因子动态自回归隐变量模型，初始化模型参数Θold，具体包括：通过趋势相似度算法辨识得到所述时滞系数L，通过基于遗传算法的仿射聚类传播算法辨识得到系统因子K，所述系统因子K物理解释为数据划分的种类数，利用预处理后的数据集，构建因子动态自回归隐变量模型； 采用改进的EM算法辨识所述因子动态自回归隐变量模型的相关参数； 基于得到的因子动态自回归隐变量模型，定义所述因子动态自回归隐变量模型每个子模态下的统计量，并确定子模型的控制阈值和显著性水平α； 收集在线数据xk,k＝1,2,..,N作为模型的测试集，并进行标准化处理，其中，用于模型训练和测试的数据集来自三元正极材料的生产车间，选择7个观测变量，前6个变量为升温区的温度测量数据； 基于所得到的因子动态自回归模型对测试集进行检测，计算每个子模态下测试样本的并利用Bayesian推理技术融合每个子模态的统计量，得到样本后验故障概率将与显著性水平α比较，并输出检测结果。

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