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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明公开了一种复杂非平稳工业过程的故障检测方法，属于工业过程监测和故障诊断领域，本发明采集非平稳工业过程正常工况下的训练数据集；对训练数据集进行增广处理；运用平稳子空间分析得到平稳投影矩阵及平稳数据；利用Wasserstein距离对平稳数据进行概率化处理，构建新的数据矩阵；计算新数据矩阵的均值和协方差，进而计算马氏距离指标与控制限；采集非平稳工业过程实时工况下的测量数据作为测试数据；对测试数据进行增广，并对增广数据进行平稳化，然后利用Wasserstein距离对平稳数据进行概率化处理；计算其马氏距离指标，并与上述控制限对比判断是否有故障发生。本发明可以实现复杂非平稳过程的故障检测而无需区分平稳变量与非平稳变量，且灵敏度较高。
主权项：1.一种基于增广平稳子空间分析的非平稳过程故障检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：采集非平稳工业过程正常工况下的一段测量数据作为训练数据集；步骤2：对训练数据集进行增广处理，得到增广数据；步骤3：运用平稳子空间分析方法求步骤2中增广后数据的平稳投影矩阵，并得到投影后的平稳数据；步骤4：运用Wasserstein距离对步骤3得到的平稳数据进行概率化处理，得到新的数据矩阵；步骤5：计算步骤4所构造的新数据矩阵的均值和协方差，进而计算马氏距离指标，并运用核密度估计计算出马氏距离指标的控制限；步骤6：采集非平稳工业过程实时工况下的测量数据作为测试数据；步骤7：利用步骤2的增广参数对测试数据进行增广，并利用步骤3的平稳投影矩阵对增广数据进行平稳化，然后利用Wasserstein距离对得到的平稳数据进行概率化处理；步骤8：利用步骤5中的均值和协方差参数计算步骤7中概率化后数据的马氏距离指标，并与步骤5中的控制限对比判断是否发生故障，实现故障检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种基于增广平稳子空间分析的非平稳过程故障检测方法
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