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申请/专利权人：南通理工学院
摘要：本发明公开了一种基于改进型LDA的化工生产流程中的故障检测方法。包括如下步骤：收集包含时间信息的数据集，构建包含异常值的数据集；通过时间滞后窗口将包含时间信息的数据集扩展为二维数据矩阵；基于LDA函数，采用F范数作为度量标准，引入非降维投影矩阵和软约束，构建故障诊断模型；使用梯度下降和交替最小化法对故障诊断模型中的参数进行更新；使用T2统计量衡量样本之间的差异，使用核密度估计方法计算T2的控制极限，从而实现故障检测。本发明采用F范数作为度量标准，增强了算法的鲁棒性，同时引入非降维投影矩阵和软约束构建故障诊断模型，使得模型具备较高的故障检测精度。
主权项：1.一种基于改进型LDA的化工生产流程中的故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：收集包含时间信息的数据集，构建包含异常值的数据集；通过时间滞后窗口将包含时间信息的数据集扩展为二维数据矩阵；基于LDA函数，采用F范数作为度量标准，引入非降维投影矩阵和软约束，构建故障诊断模型；使用梯度下降和交替最小化法对故障诊断模型中的参数进行更新；使用T2统计量衡量样本之间的差异，使用核密度估计方法计算T2的控制极限，从而实现故障检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通理工学院 一种基于改进型LDA的化工生产流程中的故障检测方法
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