[发明专利]基于全结构动态自回归隐变量模型的多尺度过程故障检测方法

摘要

本发明公开了一种基于全结构动态自回归隐变量模型的多尺度过程故障检测方法，在线收集过程的多尺度数据样本，利用多尺度全结构自回归动态隐变量模型得到当前时刻测试样本的动态T2统计量、每个测量尺度下的静态T2统计量和SPE统计量，并与预先获得的检测控制限对比，得出过程的在线检测结果。该方法在完全利用过程完整多尺度数据信息的同时，又能利用卡尔曼滤波和贝叶斯方法分别考虑数据的动态和静态特性，并对动态和静态潜隐变量实现精确的估计，通过降维得到的动态和静态潜隐变量从不同的数据子空间对故障产生响应。在故障检测精度和应用范围上实现提升。