公开(公告)号：CN114970686B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202210489809.X

申请日：2022-05-06

申请人： 上海大学

发明人： 段超群 ,  李逸凡 ,  李易璋 ,  王晓雯 ,  钟宋义 ,  刘富樯 ,  刘志杰 ,  孟献兵 ,  蒲华燕

IPC分类号： G06F18/2415 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16

摘要： 本发明公开一种面向多异常模式的部分信息可观测设备故障检测方法，首先根据离线采集的多元退化数据，建立数据平稳部分的向量自回归模型并计算数据整体残差；其次基于残差数据建立能够反映设备多异常模式的隐马尔可夫退化模型，并采用期望最大化算法估计退化模型参数；然后利用贝叶斯定理构建设备处于每种异常模式下的贝叶斯后验概率，根据后验概率控制阈值对设备进行报警并进行全面故障检测；最后，以设备运行成本最小化为目标，通过基于半马尔可夫决策过程的算法对故障检测的控制阈值进行优化，得到最优控制阈值。本发明可以根据控制阈值筛查出设备的异常模式并进行报警以达到故障检测的目的。

公开(公告)号：CN114970686A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210489809.X

申请日：2022-05-06

申请人： 上海大学

发明人： 段超群 ,  李逸凡 ,  李易璋 ,  王晓雯 ,  钟宋义 ,  刘富樯 ,  刘志杰 ,  孟献兵 ,  蒲华燕

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16

摘要： 本发明公开一种面向多异常模式的部分信息可观测设备故障检测方法，首先根据离线采集的多元退化数据，建立数据平稳部分的向量自回归模型并计算数据整体残差；其次基于残差数据建立能够反映设备多异常模式的隐马尔可夫退化模型，并采用期望最大化算法估计退化模型参数；然后利用贝叶斯定理构建设备处于每种异常模式下的贝叶斯后验概率，根据后验概率控制阈值对设备进行报警并进行全面故障检测；最后，以设备运行成本最小化为目标，通过基于半马尔可夫决策过程的算法对故障检测的控制阈值进行优化，得到最优控制阈值。本发明可以根据控制阈值筛查出设备的异常模式并进行报警以达到故障检测的目的。