[发明专利]一种基于隐变量模型的工业过程监测方法有效
| 申请号： | 202110820841.7 | 申请日： | 2021-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN113485269B | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 葛志强;孔祥印 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G05B19/418 | 分类号： | G05B19/418 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于隐变量模型的工业过程监测方法。本发明通过深度特征提取、贝叶斯定理和加权策略建立了一种基于隐变量模型的工业过程监测方法，该方法能显著提升传统隐变量过程监测模型的性能。该方法首先使用分层级联的隐变量模型结构提取深度隐变量特征并构建传统监测变量；随后使用贝叶斯定理将传统的监测变量转换为后验概率；最后使用加权策略结合不同的后验概率用以构建一个基于概率的监测指标。与传统隐变量模型的监测变量相比，该方法所构建的指标的监测效果更好、性能更佳。它能够更好地指示系统的运行状态，为安全的工业生产保驾护航。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变量 模型 工业 过程 监测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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