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一种基于广义典型变量分析的化工过程故障检测方法
成果名称: | 一种基于广义典型变量分析的化工过程故障检测方法 | 关键字: | 矩阵 , 时间序列 , 向量 , 采样 , 化工 , 相关性 , 监测 , 序列 , 相关 , 典型 | 应用行业: | 通用设备制造业 |
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: | CN201910885314.7 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内领先 | 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: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 0.20 | 所属十强产业: |
本发明公开一种基于广义典型变量分析的化工过程故障检测方法,旨在充分提取化工过程采样数据在时间序列上的典型相关性,并对该相关性特征进行合理描述,从而实现对化工过程的故障运行状态的有效监测。与传统方法相比,本发明方法涉及的广义典型相关分析算法是将典型相关系数的平方考虑进来,因此所提取的特征成分是满足典型相关系数最大化要求的。此外,本发明方法将时间序列相关的特征与静态特征分开进行考虑,并对应使用两个综合监测指标分开实施在线过程监测。最后,在具体实施案例中将验证本发明方法在提取时间序列相关特征上的优越性以及其在监测化工过程运行状态上的可靠性,从而说明本发明方法是一种更为优选化工过程故障检测方法。
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