[发明专利]基于层次密度峰值聚类和最相似模态的故障监测方法有效
| 申请号： | 201711365157.4 | 申请日： | 2017-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN109933040B | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 李帅;周晓锋;史海波;潘福成;李歆;张宜驰 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 李巨智 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于层次密度峰值聚类和最相似模态的故障监测方法，对工业过程历史正常数据进行模态划分，获取层次模态信息；利用层次模态信息对工业过程历史正常数据建立故障监测模型；将待监测的工业过程数据，得到最相似模态，输入到所述故障监测模型，进行故障监测。本发明利用已有的工业数据资源，考虑了复杂工业过程的多模态性和多模态动态性和不确定性，克服现有多模态故障监测方法依赖先验的模态信息，采用固定的模态划分及模型等局限，这对于及时发现工业过程的异常工况、保证生产安全、提高产品质量具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 层次 密度 峰值 相似 故障 监测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于层次密度峰值聚类和最相似模态的故障监测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对工业过程历史正常数据进行模态划分，获取层次模态信息；步骤2：利用层次模态信息对工业过程历史正常数据建立故障监测模型；步骤3：将待监测的工业过程数据，得到最相似模态，输入到所述故障监测模型，进行故障监测。
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