[00283295]基于局部邻域标准化和贝叶斯推断的ICA-PCA多工况故障诊断方法
交易价格：
面议
所属行业：
控制系统
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201510979945.7
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
江南大学
进入空间
所在地：江苏无锡市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明公开了一种基于局部邻域标准化和贝叶斯推断的ICA-PCA多工况故障诊断方法，该方法首先对工业过程的各个正常工况进行独立采样获得训练数据集，通过对训练集局部邻域标准化，获得服从单一分布的数据集，然后利用ICA-PCA方法分别对该数据集的高斯特性和非高斯特性进行分析处理，获得全局模型。在线监控阶段对工业过程数据进行独立重复采样，经过局部邻域标准化处理后应用所述模型分析处理获得多个统计量，再根据贝叶斯推断将多个统计量组合成一个统计量，通过比较控制限，获得故障诊断结果。相比与传统故障诊断方法，本发明可以简化处理过程，提高诊断效果，改善过程监测性能，同时方便工作人员监测观察，有利于杜绝安全隐患，保障工业过程的正常运行。
摘要：本发明公开了一种基于局部邻域标准化和贝叶斯推断的ICA-PCA多工况故障诊断方法，该方法首先对工业过程的各个正常工况进行独立采样获得训练数据集，通过对训练集局部邻域标准化，获得服从单一分布的数据集，然后利用ICA-PCA方法分别对该数据集的高斯特性和非高斯特性进行分析处理，获得全局模型。在线监控阶段对工业过程数据进行独立重复采样，经过局部邻域标准化处理后应用所述模型分析处理获得多个统计量，再根据贝叶斯推断将多个统计量组合成一个统计量，通过比较控制限，获得故障诊断结果。相比与传统故障诊断方法，本发明可以简化处理过程，提高诊断效果，改善过程监测性能，同时方便工作人员监测观察，有利于杜绝安全隐患，保障工业过程的正常运行。
