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申请/专利权人：杭州景业智能科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种流程工业过程状态监测方法，为了监测新工作模式下的过程，采用局部自适应标准化LAS对局部滑动窗口数据进行预处理，构造模型最小输入单元，克服单一模式建模出现高误报率问题；结合变分自编码器潜在变量特征空间的学习能力及GRU捕获时序上下文信息依赖性，构建VAE‑GRU监测模型，通过检测局部移动窗口中的不稳定偏差作为异常监测指标，能够适应多模态运行条件下的过程监测。
主权项：1.一种流程工业过程状态监测方法，其特征在于，包括前端离线建模部分和后端在线检测部分；前端离线建模部分检测，具体包括以下步骤：步骤SA1：准备离线数据，并将离线数据整理成训练集和验证集；步骤SA2：将训练集和验证集分别输入到算子LAS中，进行数据预处理；步骤SA3：根据算子LAS的预处理数据结果分别得到训练集滑动窗数据集T1和验证集滑动窗数据集T2；步骤SA4：将训练集滑动窗数据集T1输入到VAE-GRU建模模块，通过VAE-GRU建模模块进行处理，得到训练数据T3，并输送到后端在线检测部分；步骤SA5：结合验证集滑动窗数据集T2和训练数据T3，进行异常评价，并得到异常评价指标X0；步骤SA6,：根据异常评价指标，生成阈值Y0，并将阈值Y0输送到后端在线检测部分；后端在线检测部分检测，具体包括以下步骤：步骤SB1:获取在线检测数据，并将在线检测数据整理成在线数据集M1；步骤SB2：将在线数据集M1输入到算子LAS中，进行数据处理；步骤SB3：根据算子LAS处理得到的数据，获取在线滑动窗数据集M2；步骤SB4：将在线滑动窗数据集M2输入到VAE-GRU建模模块，通过VAE-GRU建模模块进行处理，得到在线训练数据T4；步骤SB5：根据在线训练数据T4进行数据异常评价，并得到异常评价指标X1，并根据异常评价指标X1生成阈值Y1，判断阈值Y1是否大于阈值Y0，若否，则正常，反之，则出现故障。
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百度查询： 杭州景业智能科技股份有限公司 一种流程工业过程状态监测方法
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