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摘 要:本发明涉及一种基于鲁棒半监督判别分析的工业过程故障分类方法。本发明在离线建模阶段,首先对历史训练样本进行随机标记,并利用正常工况下被标记历史训练样本的均值、标准差,对所有历史训练样本进行标准化处理,消除量纲不同对建模的影响。进一步地,对于各个已知工况,利用其被标记历史训练样本,建立基于偏离度阈值的样本识别准则,识别源于未知故障类别的历史训练样本。结合被标记历史训练样本信息和源于已知故障类别的无标记历史训练样本信息,建立基于半监督判别分析的故障分类模型。在模型在线使用阶段,利用已建立的样本识别准则,识别源于未知故障类别的在线样本,本发明能显著改善现有半监督判别分析方法在未知故障场景下的鲁棒性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110325768.6 | 专利名称: | 基于鲁棒半监督判别分析的工业过程故障分类方法 |
申请日: | 2021-03-26 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05B23/02搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
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