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公开(公告)号：CN108182445B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201711325148.2
申请日：2017-12-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于大数据智能核独立元分析的过程故障识别方法，涉及流程工业故障诊断技术领域。该方法通过样本数据构建半监督核独立元分析算法，获得样本数据的空间转换矩阵和状态投影矩阵，再构建各个运行状态类别的生产运行状态库；对新采集的数据进行预处理后，通过获得的空间转换矩阵和状态投影矩阵进行初步故障诊断，获得的各个投影方向的置信区间求得实时工况数据的得分因子，计算FICD统计量，进行精准的故障识别。本发明将基于类别成员资格的半监督分类学习方法和核独立元分析相结合，根据状态投影矩阵和构建相应的统计量对工业过程的运行状态进行故障诊断和精准的故障识别，能有效地提升识别电熔镁炉熔炼运行状态的识别度和准确性。
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公开(公告)号：CN108182445A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711325148.2
申请日：2017-12-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于大数据智能核独立元分析的过程故障识别方法，涉及流程工业故障诊断技术领域。该方法通过样本数据构建半监督核独立元分析算法，获得样本数据的空间转换矩阵和状态投影矩阵，再构建各个运行状态类别的生产运行状态库；对新采集的数据进行预处理后，通过获得的空间转换矩阵和状态投影矩阵进行初步故障诊断，获得的各个投影方向的置信区间求得实时工况数据的得分因子，计算FICD统计量，进行精准的故障识别。本发明将基于类别成员资格的半监督分类学习方法和核独立元分析相结合，根据状态投影矩阵和构建相应的统计量对工业过程的运行状态进行故障诊断和精准的故障识别，能有效地提升识别电熔镁炉熔炼运行状态的识别度和准确性。
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