Invention Grant
- Patent Title: 一种基于结构化典型变量分析的动态过程监测方法
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Application No.: CN201811577507.8Application Date: 2018-12-13
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Publication No.: CN109669415BPublication Date: 2021-03-09
- Inventor: 来赟冬 , 童楚东 , 朱莹
- Applicant: 宁波大学
- Applicant Address: 浙江省宁波市江北区风华路818号信息学院521室
- Assignee: 宁波大学
- Current Assignee: 宁波大学
- Current Assignee Address: 浙江省宁波市江北区风华路818号信息学院521室
- Main IPC: G05B19/418
- IPC: G05B19/418

Abstract:
本发明公开一种基于结构化典型变量分析的动态过程监测方法,旨在推理出结构化典型变量分析算法,并以此算法为基础实施动态过程监测。具体来讲,本发明通过对典型变量分析算法的优化目标实施改进,将结构化的思路考虑进来,从而推理出一种新的算法来挖掘自相关特征。本发明方法在提取潜在特征的过程中,同时考虑未来数据与过往数据之间的相关性,即考虑了时间序列上的自相关性特征。此外,在监测时通过分别构造过往得分向量与未来得分向量,实现了对自相关特征的监测。可以说,本发明方法推理出了一种全新的动态建模算法:结构化典型变量分析算法,在此基础实施动态过程监测理应具备更优越的故障监测性能。
Public/Granted literature
- CN109669415A 一种基于结构化典型变量分析的动态过程监测方法 Public/Granted day:2019-04-23
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