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基于数据邻域特征保持的工业过程故障检测方法
成果名称: | 基于数据邻域特征保持的工业过程故障检测方法 | 关键字: | 故障检测 , 数据 , 矩阵 , 近邻 , 样本 , 域特征 , 故障 , 模型 , 工业 , 距离 | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 浙江省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | 2016108623300 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 宁波大学 | 第一完成单位属性: | 高校 | 技术成熟度: | |
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 5.20 | 所属十强产业: |
本发明提供了一种基于数据邻域特征保持的工业过程故障检测方法,解决的主要技术问题就是如何在建立故障检测模型的过程中全方位地考虑过程数据的距离、时间、和角度邻域特征。该发明方法首先为每个采样数据点定义与之相对应的邻域集,该邻域集包含了与该数据点在距离上、在时间上、以及在角度上相近的数据样本。然后,构造一个特征值问题以求解出投影变换向量,并在此基础上建立相应的故障检测模型。最后,利用该模型实施在线故障检测。与传统方法相比,该方法建立的故障检测模型最大程度地降低了信息丢失的风险,能取得更可靠而准确的结果。
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苏博晖
15614431192
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