[发明专利]基于局部和结构一致性流形GMM的多模态过程监测方法

摘要

本发明公开了基于局部和结构一致性流形GMM的多模态过程监测方法，利用GMM将多模数据划分成多个局部数据块，分析局部数据块的局部切空间，计算局部切空间之间的主角，研究局部数据块之间的相似关系，构建局部和结构一致性流形图谱，根据不同模态对应子流形的结构关系获取过程模态变化情况，设计一致性流形平滑的监测统计量，实施故障检测。与一般的流形GMM监测方法相比，本发明根据不同高斯成分对应的数据块，获取局部切空间的相似度，并融合局部和结构一致性信息，构建流形学习的图谱，分析多个子流形之间的关系，避免了交叉重叠数据块的错误划分，准确描述多模态过程数据在低维嵌入空间的几何结构，实施精确的故障检测，达到更好的监测效果。

主权项

1.基于局部和结构一致性流形GMM的多模态过程监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤A、根据高维多模态过程数据，构建GMM模型，确定GMM模型参数，获取多模态过程的高斯成分；；步骤B、根据GMM模型确定的高斯成分，构建局部和结构一致性流形的图谱；针对高维多模态过程，将流形结构的局部信息和整体结构信息融合，构建多模态过程的局部和结构一致性流形的图谱；步骤C、根据局部和结构一致性信息，构建低维流形平滑保持的嵌入空间；步骤D、设计监测统计量PT，对多模态过程样本实施故障检测。