[发明专利]基于稀疏相对判别分析的百万千瓦机组故障变量识别方法有效
| 申请号： | 201810236129.0 | 申请日： | 2018-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN108508866B | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 赵春晖;王玥 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 33200 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人： | 刘静;邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏相对判别分析的百万千瓦超超临界机组故障变量识别方法。在百万千瓦超超临界机组中并非所有变量都受到异常扰动影响，而，因此需要识别出对故障过程影响较大的变量，克服未受影响的正常变量对分析故障特性的干扰，便于集中分析故障过程。本发明方法采用稀疏相对判别分析方法获得稀疏的故障方向，在考虑变量间相关关系的前提下选择关键故障变量，随后迭代实现百万千瓦超超临界机组中所有关键故障变量的自动选择和识别。本发明有助于提取关键故障信息并深入分析过程的故障特性，为后续定位故障原因和故障诊断提供更多帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 超超临界机组 稀疏 关键故障 判别分析 变量识别 故障过程 故障特性 定位故障原因 分析过程 故障诊断 正常变量 自动选择 扰动 迭代 分析 帮助 | ||
【主权项】：
1.一种基于稀疏相对判别分析的百万千瓦超超临界机组故障变量识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n(1)获取数据：一个热力系统生产过程具有P个变量；采样K次后得到一个二维数据矩阵X(K×P)；分别获取正常数据X
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学，未经浙江大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810236129.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
