公开(公告)号：CN119126747A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411202369.0

申请日：2024-08-29

Applicant: 中南大学

Inventor： 阳春华 ,  季志毅 ,  王凯 ,  颜曹寅 ,  曹子卉 ,  屈王琨

IPC: G05B23/02 ,  G01R31/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多元非线性调频模态分解的装置级联过程系统振荡检测与诊断方法，所述方法包括以下步骤，步骤S1、数据准备与预处理；步骤S2、振荡检测阶段：通过多元非线性调频模态分解技术对过程数据进行先进的多元信号分解，有效提取时变和时不变特性的模态信号，利用相关系数和自协方差函数零交叉规律性指标进行振荡检测；步骤S3、振荡诊断阶段：在确认振荡存在之后，结合分组多元Granger因果分析和相位相关性分析。本发明的多元非线性调频模态分解方法能够有效地提取装置级联过程中的时不变与时变振荡模态并实现模态间对齐，特别适用于工业过程中复杂的多重系统振荡诊断。

公开(公告)号：CN118964839A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410974121.X

申请日：2024-07-19

Applicant: 中南大学

Inventor： 李勇刚 ,  贺婧秀 ,  季志毅 ,  阳春华 ,  李东

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/2136 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明涉及一种考虑动态约束的深度矩阵分解方法及系统，方法包括：获取原始完整数据集，对原始完整数据集进行数据缺失处理，得到缺失处理数据集；对缺失处理数据集进行标准化预处理；使用标准化预处理后的缺失处理数据集，训练得到考虑动态约束的深度矩阵分解模型；当接收到缺失数据的当前数据集时，通过考虑动态约束的深度矩阵分解模型对当前数据集进行数据补全。将数据变化速率作为动态约束条件来提高模型对缺失数据的补全能力，考虑了数据随时间的变化情况，强调了数据的动态特性而不仅仅是静态数值，通过约束数据变化速率，考虑动态约束的深度矩阵分解模型被引导去理解数据的动态变化规律，从而提高数据的补全精度。