发明专利已授权

基于KPCA-CVA模型和随机算法的过程监测方法

📄 申请号：CN202010022651.6 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2020-01-09

公开号

CN111259523B

公开日

2023-03-31

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_20

IPC 分类号

G06F30_20 , G06F111_10 ,

技术画像

所属领域

过程监测过程监测故障检测机器学习算法

应用场景

工业过程监测, 故障诊断, 智能制造, 化工过程监控, 设备状态维护

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摘要

本发明涉及一种基于KPCA‑CVA模型和随机算法的过程监测方法，首先采样获得过程状态数据，其后基于对正常工况下数据建立非线性KPCA‑CVA模型，并求得相应的T2统计量和Q统计量，使用随机算法获得相应的统计量阈值；再用实时测量值计算相应的统计量并和判断阈值做比较，判断天然气液化装置的运行状态是否发生非正常变化。本发明采用非线性KPCA‑CVA方法充分考虑了数据中的非线性特性，并专注于过程中的动态特性构造了过去、将来矩阵，可以更有效地发现过程中的初始故障，并且在阈值的确定上使用了随机算法，可以更为准确地确定非高斯的过程统计量阈值。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230331

✅ 授权

20200804

?? 实质审查的生效：

20200609

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：86 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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