一种基于SKDPC-RS-MSDAE的多模态过程故障检测方法

本发明提出了一种基于SKDPC‑RS‑MSDAE的多模态过程故障检测方法，用以解决多模态划分依赖于经验知识、微小故障检测精度低等问题。首先，采集TE多模态过程的原始数据，并利用ResNet挖掘原始数据的深层次信息；其次，设计了基于路径选择的DPC模态辨识方法，通过路径选择与kNN重构局部密度与相对距离，构建基于轮廓系数的最优聚类个数判定准则，设计基于轮廓系数与路径选择的DPC；然后，针对每个稳态建立MSDAE检测模型并得出相应的故障概率；最后，设计了基于多概率融合的贝叶斯推理概率指标BIP。通过TE过程进行实验验证，本发明与其他方法相比，总体故障检测率有所提升，并且提高了对微小故障的检测性能。