一种基于动态和非动态多子空间划分的质量相关故障检测方法

本发明公开一种基于动态和非动态多子空间划分的质量相关故障检测方法，旨在针对质量相关与质量无关的故障数据，引入数据的动态特征，研究质量相关故障检测模型的构建方式。本发明的主要核心是利用过程数据变量自身的时间相关性作为判据划分动态空间，再利用过程变量与质量变量的相关性划分相关与无关变量，在动态空间中对变量进行数据扩展，增强动态特征，针对质量相关变量使用弹性网络进行相关的故障检测，最终使用贝叶斯推理融合进行综合统计量的构建。此外，本发明方法在考虑模型效果的同时，还考虑了模型训练的鲁棒性。相较于其他方法，该发明方法可以更好更快地区分并检测质量相关与质量无关故障，并且获得更优的效果。可以说，本发明方法是一种更为优秀的质量相关故障检测方法。