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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國計量大學(xué)申請的專利基于并發(fā)式非平穩(wěn)過程分析模型的故障檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115509205B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211169839.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B23/02；該發(fā)明授權(quán)基于并發(fā)式非平穩(wěn)過程分析模型的故障檢測方法是由何雨辰;陳廣;王云;錢麗娟;王杰設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-09-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于并發(fā)式非平穩(wěn)過程分析模型的故障檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于并發(fā)式非平穩(wěn)過程分析模型的故障檢測方法。方法為：由在化工無故障運行過程中采集的過程變量和質(zhì)量變量組成訓(xùn)練樣本集并進行歸一化處理；結(jié)合歸一化后的訓(xùn)練樣本集，利用特定算法構(gòu)建并訓(xùn)練分析模型；通過分析模型求解特征統(tǒng)計量，并確定特征統(tǒng)計量的控制限；在線收集待測化工運行過程中的過程變量和質(zhì)量變量，并進行歸一化處理；結(jié)合歸一化后的待測變量集利用分析模型求解待測化工運行過程中的特征統(tǒng)計量，然后根據(jù)待測化工運行過程中的特征統(tǒng)計量判斷待測化工運行過程中是否存在故障。本發(fā)明為工業(yè)過程故障檢測提供了一個完整的監(jiān)控框架，有效提取非平穩(wěn)過程的質(zhì)量變量，更適用于監(jiān)測具有質(zhì)量特性的非平穩(wěn)工業(yè)過程。

本發(fā)明授權(quán)基于并發(fā)式非平穩(wěn)過程分析模型的故障檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于并發(fā)式非平穩(wěn)過程分析模型的故障檢測方法，其特征在于：方法包括以下步驟： 步驟1：由在化工無故障運行過程中采集的過程變量X和質(zhì)量變量Y組成訓(xùn)練樣本集；所述過程變量X包括空氣流量、攪拌功率和底物流率，所述質(zhì)量變量Y包括產(chǎn)物濃度； 步驟2：對步驟1中的過程變量X和質(zhì)量變量Y進行歸一化處理，獲得歸一化后的訓(xùn)練樣本集其中，X*為歸一化處理后的過程變量，且X*＝[[x*1，x*2，x*t...x*N]]，t∈[1,N]，Y*為歸一化處理后的質(zhì)量變量，且Y*＝[[y*1，y*2，y*t...y*N]]，t∈[1,N]；其中，x*t表示歸一化處理后的第t個訓(xùn)練樣本的過程變量，y*t表示歸一化處理后的第t個訓(xùn)練樣本的質(zhì)量變量，N表示訓(xùn)練樣本集中訓(xùn)練樣本的個數(shù)； 步驟3：基于歸一化后的訓(xùn)練樣本集利用特定算法構(gòu)建并發(fā)式非平穩(wěn)過程分析模型，并利用特定算法對所述分析模型進行訓(xùn)練； 步驟4：結(jié)合歸一化后的訓(xùn)練樣本集通過所述分析模型求解所述分析模型的多個特征統(tǒng)計量進而確定分析模型的多個特征統(tǒng)計量各自的控制限； 步驟5：在線收集待測化工運行過程中的待測過程變量xc和待測質(zhì)量變量yc，并進行歸一化處理，獲得歸一化后的待測變量集； 步驟6：結(jié)合歸一化后的待測變量集利用并發(fā)式非平穩(wěn)過程分析模型確定待測化工運行過程中的各特征統(tǒng)計量，然后根據(jù)待測化工運行過程中的各特征統(tǒng)計量與分析模型的多個特征統(tǒng)計量各自的控制限之間的大小關(guān)系判斷待測化工運行過程中是否存在故障； 利用特定算法構(gòu)建的并發(fā)式非平穩(wěn)過程分析模型具體如下： 其中，A表示從質(zhì)量相關(guān)平穩(wěn)特征到過程變量的發(fā)射矩陣，B表示從質(zhì)量無關(guān)平穩(wěn)特征到過程變量的發(fā)射矩陣，C表示從質(zhì)量相關(guān)平穩(wěn)特征到質(zhì)量變量的發(fā)射矩陣，qst表示第t個訓(xùn)練樣本的質(zhì)量相關(guān)平穩(wěn)特征，qnt表示第t個訓(xùn)練樣本的質(zhì)量相關(guān)非平穩(wěn)特征，且表示第t個訓(xùn)練樣本的質(zhì)量相關(guān)特征矩陣，其中，R表示實數(shù)集合，d1為第t個訓(xùn)練樣本的質(zhì)量相關(guān)平穩(wěn)特征qst的維數(shù)，p1為第t個訓(xùn)練樣本的質(zhì)量相關(guān)非平穩(wěn)特征qnt的維數(shù)，1為訓(xùn)練樣本的個數(shù)；hst表示第t個訓(xùn)練樣本的質(zhì)量無關(guān)平穩(wěn)特征，hnt表示第t個訓(xùn)練樣本的質(zhì)量無關(guān)非平穩(wěn)特征，表示第t個訓(xùn)練樣本的質(zhì)量無關(guān)特征矩陣，d2為第t個訓(xùn)練樣本的質(zhì)量無關(guān)平穩(wěn)特征hst的維數(shù)，p2為第t個訓(xùn)練樣本的質(zhì)量無關(guān)非平穩(wěn)特征hnt的維數(shù)；et表示歸一化處理后的第t個訓(xùn)練樣本的過程變量的噪聲；ft表示歸一化處理后的第t個訓(xùn)練樣本的過程變量的噪聲。

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