公开(公告)号：CN117872761B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202410047072.5

申请日：2024-01-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 黄科科 ,  陈梓炫 ,  阳春华 ,  吴德浩 ,  刘一顺 ,  孙备 ,  桂卫华 ,  张新星

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种面向多变工况的字典监测模型构建、智能监测方法及系统，首先，构建一种面向多变工况的字典监测模型，利用所述面向多变工况的字典监测模型获取工业系统运行过程中通过传感器采集到的在线数据的重构误差，并利用重构误差与设定的控制限进行比较从而判断工业系统运行故障的发生，实现智能监测。通过构建两种工况下的基于全局信息的终身字典学习优化函数，得到用于监测两种工况的字典；基于最大后验估计对两种工况下的字典的全局信息权重矩阵进行线性叠加构建多工况的更新表达式，进而对字典进行持续更新，同步更新监测控制限，进而得到面向多变工况的字典监测模型。持续学习能力强，更新无需存储历史工况数据，克服了灾难性遗忘。

公开(公告)号：CN117872761A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410047072.5

申请日：2024-01-12

Applicant: 中南大学

Inventor： 黄科科 ,  陈梓炫 ,  阳春华 ,  吴德浩 ,  刘一顺 ,  孙备 ,  桂卫华 ,  张新星

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种面向多变工况的字典监测模型构建、智能监测方法及系统，首先，构建一种面向多变工况的字典监测模型，利用所述面向多变工况的字典监测模型获取工业系统运行过程中通过传感器采集到的在线数据的重构误差，并利用重构误差与设定的控制限进行比较从而判断工业系统运行故障的发生，实现智能监测。通过构建两种工况下的基于全局信息的终身字典学习优化函数，得到用于监测两种工况的字典；基于最大后验估计对两种工况下的字典的全局信息权重矩阵进行线性叠加构建多工况的更新表达式，进而对字典进行持续更新，同步更新监测控制限，进而得到面向多变工况的字典监测模型。持续学习能力强，更新无需存储历史工况数据，克服了灾难性遗忘。