摘要
本发明公开了一种基于解析平稳子空间分析的非平稳工业过程异常监测方法,属于工业过程监控和故障诊断技术领域。该方法包括:采集非平稳工业过程正常工况下传感器测量数据作为训练数据集,构建基于该训练数据集的解析平稳子空间分析模型,求解离线过程数据中平稳与非平稳子空间;采集非平稳工业过程实时工况下传感器测量数据作为测试数据;给定合适的滑动窗口参数,求解基于解析平稳子空间分析模型的在线平稳与非平稳子空间;构建基于主角的监测统计量,采集非平稳工业过程正常工况下运行数据构建阈值确定数据集,实现对非平稳工业过程异常的监测。本发明无需非平稳工业过程的数学模型,并可以应用到多种数据驱动监控场景中。
技术关键词
异常监测方法
空间分析模型
协方差矩阵
工业
在线
离线
广义特征值
滑动窗口
核密度估计方法
工况
故障诊断技术
传感器
数据更新
数学模型
代表
样本
参数
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事件抽取方法
答案
文本
BERT模型
协方差矩阵
表面质量检测方法
刹车盘表面
图片
深度学习算法
表面质量检测系统
短期电力负荷预测
长短期记忆神经网络
特征工程方法
特征值
协方差矩阵
粒子群优化算法
超参数
卸载策略
决策
强化学习算法
烟草移栽机
航向姿态控制方法
角度传感器
电机驱动板
单片机定时器