[发明专利]一种基于互信息和多块信息提取的PCA故障监测方法在审
| 申请号： | 201911185101.X | 申请日： | 2019-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN110794797A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 熊伟丽;翟超;马君霞 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G05B19/418 | 分类号： | G05B19/418 |
| 代理公司： | 32272 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 吴肖敏 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于互信息和多块信息提取的PCA故障监测方法，包括，采集工业生产系统中数据，并将数据划分为训练集和测试集；计算训练集中变量之间的互信息值，并根据互信息值大小对变量进行分块，测试集中的变量按照训练集变量分块结果进行分块；对分块过后的每个子块分别提取特征信息，训练集的特征信息与训练集共同组成新的训练信息块，而测试集的特征信息与测试集共同组成新的测试信息块；本发明在考虑到变量之间相关性的同时，挖掘了数据的隐含信息，首先通过计算过程变量之间的互信息值，将过程变量分块，然后对每个变量块提取累计误差信息和二阶差分信息，与观测值信息共同将每个变量块扩充为三个特征信息子块。 | ||
| 搜索关键词： | 分块 互信息 训练集 特征信息 测试集 量块 子块 二阶差分信息 工业生产系统 计算过程变量 测试信息 故障监测 过程变量 计算训练 提取特征 误差信息 信息提取 训练信息 多块 隐含 观测 采集 测试 挖掘 | ||
【主权项】：
1.一种基于互信息和多块信息提取的PCA故障监测方法，其特征在于：包括，/n采集工业生产系统中的数据，并将所得数据划分为训练集和测试集；/n计算训练集中变量之间的互信息值，并根据互信息值大小对变量进行分块，测试集中的变量按照训练集变量分块结果进行分块；/n对分块过后的每个子块分别提取特征信息，训练集子块的特征信息与训练集子块共同组成新的训练信息块，测试集子块的特征信息与测试集子块共同组成新的测试信息块；/n对生成的训练信息块分别建立PCA模型，用训练集计算故障控制限，同时用测试集计算监测统计量；/n通过贝叶斯推理计算BIC统计量和BIC控制限，判断是否超过控制限，得到最终的监测结果。/n
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