基于混合特性评价和子空间分解的层次故障监测方法
文献类型：专利
| 作者 | 李帅 ; 周晓锋; 史海波; 潘福成; 李歆; 张宜弛
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| 发表日期 | 2021-05-18 |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 其他题名 | Hierarchical fault monitoring method based on mixed characteristic evaluation and subspace decomposition |
| 英文摘要 | 本发明涉及一种基于混合特性评价和子空间分解的层次故障监测方法，包括利用混合特性评价获取复杂工业过程的混合特性子空间，包括高斯线性子空间、高斯非线性子空间、非高斯线性子空间和非高斯非线性子空间，基于PCA‑ICA‑KPCA‑KICA的层次子空间分解方法建立故障监测模型，利用综合统计量和层次监测策略进行故障监测。本发明通过将Omnibus检验、加权非线性测量和基于PCA‑ICA‑KPCA‑KICA的层次子空间分解结合，考虑复杂工业过程的混合特性并存问题，克服现有故障监测方法依赖先验过程知识或未考虑高斯性、非高斯性、线性相关性与非线性相关性并存等局限，对监测异常工况和改善产品质量具有理论和实际意义。 |
| 公开日期 | 2022-03-08 |
| 申请日期 | 2019-11-15 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 有权 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/28836]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_数字工厂研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李帅,周晓锋,史海波,等. 基于混合特性评价和子空间分解的层次故障监测方法. 2021-05-18. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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