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基于多结构保持投影的故障检测方法 

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申请/专利权人:东北大学

摘要:本发明提供一种基于多结构保持投影的故障检测方法,涉及故障监测与诊断技术领域。该方法包括离线建模和在线检测两个阶段;离线建模阶段首先收集工业过程在正常工作状态下的数据,获得训练数据集;然后捕获样本数据的局部结构信息,并保持样本数据的全局结构信息,进而建立目标函数;再对目标函数进行求解,得到投影矩阵和样本数据的近邻概率矩阵,进而将训练数据集投影特征空间和残差空间,然后在两个空间分别建立检测统计量,进而得到联合检测统计量,根据联合检测统计量的控制限进行故障检测;在离线建模完成后,进行在线检测阶段。该方法能够在降低数据维度的同时最大程度地保留数据的内在结构,从而可以提高故障检测的有效性。

主权项:1.一种基于多结构保持投影的故障检测方法,其特征在于:包括离线建模和在线检测两个阶段;其中,离线建模阶段包括以下步骤:步骤1、收集工业过程在正常工作状态下的数据,并进行标准化处理,获得训练数据集;步骤2、根据步骤1得到的训练数据集X,计算训练数据之间的距离矩阵,在此基础上利用自适应近邻策略来寻找投影后的数据之间的近邻关系,捕获样本数据的局部结构信息;步骤3、根据步骤1得到的训练数据集X,使用最小生成树距离来保持样本数据的全局结构信息;步骤4、将步骤2和步骤3中的样本数据的局部结构信息和样本数据的全局结构信息进行结合,并引入约束条件,建立目标函数,防止消除任意的缩放因子,使其有唯一解;步骤5、使用交替方向乘子法对步骤4中的目标函数进行求解,得到投影矩阵P和样本数据的近邻概率矩阵A;步骤6、通过步骤5得到的投影矩阵P,将训练数据集X投影特征空间和残差空间,然后在两个空间分别建立检测统计量T2、SPE,进而得到联合检测统计量并根据联合检测统计量的控制限进行故障检测;在离线建模完成后,进行在线检测阶段;该阶段实时采集工业过程数据,根据步骤6得到的联合检测统计量的控制限来判断当前时刻是否发生故障。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 东北大学 基于多结构保持投影的故障检测方法

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