公开(公告)号：CN112016035A

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN202010943994.6

申请日：2020-09-09

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 钱平 ,  李思航

IPC: G06F17/10 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明提供了一种基于全局结构保持的局部切空间排列算法的故障检测方法，该方法包括：获取样本点在局部切空间的局部坐标；根据局部坐标构建全局坐标；根据局部坐标的重构误差，确定局部结构保持的目标函数；根据局部结构保持的目标函数和全局结构保持的目标函数，确定全局结构保持的局部切空间排列算法的映射矩阵；根据映射矩阵，将标准化处理后的在线样本数据转换为新特征空间的降维数据；通过支持向量数据描述方法建立降维数据的统计量，并根据统计量与在线数据特征空间的超球模型的中心点的距离，确定在线数据是否存在故障数据。本发明保留了数据的外部形状，防止方差方向上的故障的漏报，保证了故障检测模型的精度，提高故障的识别率。

公开(公告)号：CN112016035B

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202010943994.6

申请日：2020-09-09

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 钱平 ,  李思航

IPC: G06F17/10 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明提供了一种基于全局结构保持的局部切空间排列算法的故障检测方法，该方法包括：获取样本点在局部切空间的局部坐标；根据局部坐标构建全局坐标；根据局部坐标的重构误差，确定局部结构保持的目标函数；根据局部结构保持的目标函数和全局结构保持的目标函数，确定全局结构保持的局部切空间排列算法的映射矩阵；根据映射矩阵，将标准化处理后的在线样本数据转换为新特征空间的降维数据；通过支持向量数据描述方法建立降维数据的统计量，并根据统计量与在线数据特征空间的超球模型的中心点的距离，确定在线数据是否存在故障数据。本发明保留了数据的外部形状，防止方差方向上的故障的漏报，保证了故障检测模型的精度，提高故障的识别率。