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公开(公告)号：CN115905982A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211617294.3
申请日：2022-12-15
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2113 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林Copula的化工过程故障检测方法，其属于故障检测技术领域。它解决了现有技术中传统采用特征提取的方法存在的会破坏原有的数据结构、不利于反映出原有的自变量与因变量之间的映射关系的缺陷。其主体结构包括以下步骤：步骤1：通过TE测试平台获得故障检测的仿真数据；步骤2：对TE测试平台仿真数据进行数据划分，分为仅有正常数据的训练集和正常数据、异常数据都有的测试集；步骤3：对随机森林算法在正常数据中进行训练，最后依据数据中每个特征的平均基尼指数进行特征选择；步骤4：通过筛选后的特征数据集构建Copula函数统计模型，进而得到每个样本的联合概率密度函数值。本发明主要用于化工过程故障检测上。
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