公开(公告)号：CN105278526A

公开(公告)日：2016-01-27

申请号：CN201510816035.7

申请日：2015-11-19

Applicant: 东北大学

Inventor： 张颖伟 ,  杜文友 ,  樊云鹏 ,  贾启龙 ,  刘施涛 ,  杨旭

IPC: G05B23/02

CPC classification number: G05B23/0281 ,  G05B23/0275 ,  G05B2219/24033

Abstract: 本发明公开一种基于正则化架构的工业过程故障分离方法，属于工业过程监测技术领域。该方法包括：采集工业过程样本数据并进行滤波处理后得到包含标记样本的可用样本数据集；建立具有局部正则项和全局正则项的工业过程故障分离目标函数；利用含有标记样本的可用样本数据集，求解工业过程故障分离目标函数的最优解；根据最优解，得到预测类标签矩阵，从而确定过程的故障信息；该方法利用局部正则项可以使最优解性质理想的特点，利用全局检测正则项来加以修正局部正则项可能导致故障分离精度不高的问题。实验表明该方法不仅是可行的，并且其故障分离精度很高，且可以挖掘标记样本数据的潜在信息，提高故障分离模型的泛化能力、综合性能和精确性。