[发明专利]基于丛流形核线性判别分析的工业过程故障监测方法有效
| 申请号： | 201711053890.2 | 申请日： | 2017-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN107817745B | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 张颖伟;黄喆;冯琳 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G05B19/048 | 分类号： | G05B19/048 |
| 代理公司： | 21109 沈阳东大知识产权代理有限公司 | 代理人： | 梁焱 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于丛流形核线性判别分析的工业过程故障监测方法，涉及故障监测与诊断技术领域。该方法在电熔炉运行时采集同一时刻的电流数据和图像数据并作向量化处理，得到的样本矩阵，用基于从流形核线性判别分析方法建模并求出模型的特征矩阵，利用特征矩阵对电熔镁炉过程进行故障诊断，根据新样本的投影离各类别数据投影中心的距离判断新样本数据是否为正常数据。本发明主要解决数据的非线性和带标签样本过少及故障有多类的问题，在对多类别数据进行故障诊断时有效降低了误报率，且对故障所属类别判定的准确率有明显提高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 流形 线性 判别分析 工业 过程 故障 监测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于丛流形核线性判别分析的工业过程故障监测方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1：在电熔镁炉运行时采集若干组样本数据，这些样本数据有三个类别，分别是正常数据、喷炉数据、漏炉数据，对前N个采样样本，利用人工先验经验对其中l个样本做上类别标记，剩下u个未标记样本；具体采集方法为：/n在电熔镁的工业过程中利用摄像头采集电熔镁炉炉面图像数据，且在同一时刻采集电熔镁炉的三个电极的电流数据I＝[I
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