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公开(公告)号：CN107065843A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710434406.4
申请日：2017-06-09
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0243 , G05B2219/24065
Abstract: 本发明涉及一种基于独立子空间的多方向KICA间歇过程故障监测方法，包括以下步骤：采集间歇过程三维数据X(I×J×K)，应用多向KICA，将三维数据按批次展开成二维数据进行处理；其中I为批次数目，J为变量数目，K为采样点数目；对按批次展开的二维数据进行离线建模，在ICA的基础上加入核技巧，将非线性数据映射到高维特征空间，然后在高维空间进行线性处理；应用T2和SPE统计量对过程进行在线监测；将每一子数据得到的故障信息进行汇总，计算统计量是否超限。本发明对传统KICA整体处理的方法改进，对初始数据划分为多个子空间进行详细的KICA分析，建立多模型的KICA同时监测，将隐藏信息放大，有效的掌握局部信息，提高故障的监测率。
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公开(公告)号：CN107065843B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201710434406.4
申请日：2017-06-09
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于独立子空间的多方向KICA间歇过程故障监测方法，包括以下步骤：采集间歇过程三维数据X(I×J×K)，应用多向KICA，将三维数据按批次展开成二维数据进行处理；其中I为批次数目，J为变量数目，K为采样点数目；对按批次展开的二维数据进行离线建模，在ICA的基础上加入核技巧，将非线性数据映射到高维特征空间，然后在高维空间进行线性处理；应用T2和SPE统计量对过程进行在线监测；将每一子数据得到的故障信息进行汇总，计算统计量是否超限。本发明对传统KICA整体处理的方法改进，对初始数据划分为多个子空间进行详细的KICA分析，建立多模型的KICA同时监测，将隐藏信息放大，有效的掌握局部信息，提高故障的监测率。
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