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摘 要:本发明公开一种基于自相关特征分解的动态过程监测方法,旨在从数据中分解出自相关特征成分,并基于此实施动态过程监测。本发明方法首先利用一种全新的自相关特征分解算法提取出潜藏的自相关特征;然后,将自相关特征成分中的自相关性过滤掉;最后,利用自相关特征成分误差以及模型误差实施动态过程监测。本发明方法的优势在于,首先本发明方法涉及的自相关分解算法是一种全新的特征提取算法,旨在挖掘出潜在特征成分的时间序列回归关系。其次,本发明方法在分解出训练数据中的自相关特征后,对各个特征成分逐一实施自相关性消除,并利用不包含显著自相关特征的残差实施动态过程监测。因此,本发明方法更适合于动态过程监测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811577506.3 | 专利名称: | 一种基于自相关特征分解的动态过程监测方法 |
申请日: | 2018-12-13 | 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: | G05B19/418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 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |