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摘 要:本发明公开一种基于潜变量自回归模型的动态过程监测方法,旨在建立潜变量自回归模型,并以此为基础实施动态过程监测。具体来讲,本发明方法通过定义潜变量的自回归模型的最小二乘目标函数,推理出相应的特征挖掘算法后,再建立故障监测模型从而实施在线故障监测。由于本发明方法以建立潜变量自回归模型的目标,挖掘出了动态自相关的潜变量,并给出相应满足最小二乘条件的自回归模型。通过该潜变量自回归模型不仅可以挖掘出原训练数据中的自相关特征,而且还可以消除潜变量自相关性的影响。因此,本发明方法与传统动态过程监测方法是存在显著不同的,而且模型的可解释性更强。可以说,本发明方法是一种更为优选的动态过程监测方法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811577427.2 | 专利名称: | 一种基于潜变量自回归模型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: | G06K9/62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 |