| 专利名称 | 一种多变量工业过程故障识别方法 | ||
| 专利号 | ZL201510249620.3 | 授权日期 | 2016-06-22 |
| 专利简介 | 本发明涉及一种多变量工业过程故障识别方法，含有以下步骤： （一）收集历史数据库的正常操作数据集 X 和 K 类已知的故障模式数 据集，计算正常操作数据集的均值 mean(X) 和标准差 std (X) ，对已知的故障模式数据集进行标准化处理获得新故障模式数据集。（二） 在各个故障模式数据集下构造数据窗，计算六种统计量变量。（三） 检测过程故障，收集实时故障数据 S，进行标准化处理。（四）在步骤 （三）的基础上执行统计量主元相异度分析，计算待识别故障数据集和已知故障模式数据集之间的故障识别指数 FRI。（五）对故障识别指数 FRI 进行排序，获得故障识别结果。本发明基于统计量主元相异度分析，在相异度分析中，提取主元信息，摒弃次要数据信息，抑制噪声的影响，能够充分挖掘数据高阶统计信息。 | ||
| 联系人 | 联系电话 | 0532-67791666 | |
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