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一种基于多块典型相关分析模型的分布式故障检测方法
成果名称: | 一种基于多块典型相关分析模型的分布式故障检测方法 | 关键字: | 故障检测 , 故障 , 变量 , 矩阵 , 向量 , 数据 , te , dc , 分布式 , 典型 | 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: | CN201810658918.3 | 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: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 0.30 | 所属十强产业: |
本发明公开一种基于多块典型相关分析模型的分布式故障检测方法,在多块故障模型建立过程中将各子块之间的相关性考虑进来,并在此基础上实施分布式的故障检测。具体来讲,本发明方法首先根据各生产单元测量变量的归属,将所有测量变量划分成多个变量子块;其次,针对每个变量子块,利用典型相关分析算法挖掘出该子块与其他子块之间最体现相关性特征的典型成分;最后,利用典型成分实施分布式的故障检测。相比于传统方法,由于本发明方法考虑了各子块与其他子块之间的相关性,理应具备更优秀的故障检测性能,是一种更为优选的分布式故障检测方法。
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苏博晖
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