公开(公告)号：CN114611067A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210241086.1

申请日：2022-03-11

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 邓晓刚 ,  刘晓月 ,  杨明辉 ,  廖明燕 ,  王宇江

IPC: G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于加权概率典型变量相异性分析的化工过程缓变故障检测方法，其步骤为：对训练数据进行标准化处理并构造历史数据矩阵和未来数据矩阵，建立CVDA模型并提取训练数据的CVDA特征，并计算对应的训练WD特征，进一步计算训练WD特征对应的统计量T2、统计量Q和统计量D并确定相应的控制限；采集测试数据，构造测试数据的历史数据向量和未来数据向量，利用已建立的CVDA模型提取对应的在线CVDA特征，并计算在线WD特征，进一步计算在线加权WD特征，基于在线加权WD特征计算统计量T2、统计量Q和统计量D，并利用控制限进行监控。本发明上述故障检测方法引入了Wasserstein距离和在线加权策略，提高了化工过程数据中缓变故障的检测性能。

公开(公告)号：CN114611067B

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202210241086.1

申请日：2022-03-11

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 邓晓刚 ,  刘晓月 ,  杨明辉 ,  廖明燕 ,  王宇江

IPC: G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G06F18/25 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明涉及一种基于加权概率典型变量相异性分析的化工过程缓变故障检测方法，其步骤为：对训练数据进行标准化处理并构造历史数据矩阵和未来数据矩阵，建立CVDA模型并提取训练数据的CVDA特征，并计算对应的训练WD特征，进一步计算训练WD特征对应的统计量T2、统计量Q和统计量D并确定相应的控制限；采集测试数据，构造测试数据的历史数据向量和未来数据向量，利用已建立的CVDA模型提取对应的在线CVDA特征，并计算在线WD特征，进一步计算在线加权WD特征，基于在线加权WD特征计算统计量T2、统计量Q和统计量D，并利用控制限进行监控。本发明上述故障检测方法引入了Wasserstein距离和在线加权策略，提高了化工过程数据中缓变故障的检测性能。

公开(公告)号：CN118709067A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410572425.3

申请日：2024-05-10

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 邓晓刚 ,  张学鹏 ,  王宇江 ,  曹玉苹 ,  王平

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明涉及一种基于深度图预测特征分析的工业过程故障检测方法，其步骤为：对训练数据进行标准化、白化处理，利用kNN算法建立训练数据近邻样本集并构造嵌入图，进而进行图预测特征分析得到投影矩阵W(1)，计算线性预测特征#imgabs0#对线性特征进行随机傅里叶映射，计算投影矩阵及非线性预测特征，并建立深度多层特征提取网络，逐层挖掘隐藏的非线性预测特征#imgabs1#基于挖掘的预测特征成分建立统计量#imgabs2#与统计量SPEL，并采用贝叶斯推理机制进行融合，构建集成监控指标进行全局监控。本发明上述故障检测方法建立了多层随机傅里叶特征提取网络，提高了工业过程数据的故障检测性能。