[发明专利]基于图半监督支持向量机的工业过程大数据故障监测方法有效
| 申请号： | 201711222858.2 | 申请日： | 2017-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN107976992B | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 张颖伟;詹晨光;方晓柯 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 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图半监督支持向量机的工业过程大数据故障监测方法，涉及故障监测与诊断技术领域。该方法通过采集电熔镁炉生产过程中的图像数据和物理化学数据，构成大数据池，采用传统的半监督支持向量机生成多个不同的大间隔低密度分界线和相应的未标记数据的标记，通过目标函数找出分类效果最好的分界线，建立新的半监督支持向量机，求解得到最优标记，根据最优标记对电熔镁炉过程数据进行故障监测。本发明通过建立电熔镁炉生产流程的物理化学变量和图像声音视频大数据池，充分发挥大数据的优势，利用半监督支持向量机进行最优标记的寻找，提高故障诊断的灵敏度，实现全流程全视角全周期地描述工况。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 支持 向量 工业 过程 数据 故障 监测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于图半监督支持向量机的工业过程大数据故障监测方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1：采集数据；通过电熔镁炉现场安装的摄像头拍摄电熔镁炉工作过程中的运行情况，获取电熔镁炉工作过程的图片；记录电流表显示的各个电极的电流，同时加入拓展的电流变量，形成电流数据向量；/n步骤2：对电熔镁炉的图像进行特征提取，形成图像数据向量，并与电流数据向量统一；对统一后得到的数据进行PCA(Principal Component Analysis)降维处理，得到二维的数据集
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