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标题: 基于数据驱动的多模态异常检测方法 [打印本页]
作者: 武帅    时间: 2021-5-1 11:09
标题: 基于数据驱动的多模态异常检测方法
基于数据驱动的多模态异常检测方法
1 b, E- X1 O$ z1 ]$ l$ X1 \; ?6 v- s7 e& G
& }% k% g1 _' C* R
由于原料性质、设备磨损、过程负荷等因素的影响，复杂工业系统会出现多个稳定4 ]" p! P& O4 g0 a
操作模态，各稳态之间的过渡过程具有明显的动态特性。现有多模态处理方法大多没有
9 f4 @9 E2 z4 r( l& Y( o) B考虑过渡过程的监测；在考虑过渡过程的情况下，因没有进行有效的过渡过程特征提取，: z/ f# f& p- H) U# j5 \
使得模态划分及多模态异常检测的效果都不理想。另一方面，工业过程数据多具有多尺
  {/ T$ C5 @5 v6 k: E/ ^6 X5 D度特性，但多尺度框架下的多模态异常检测研究还较少。本文基于数据驱动的方法对上5 y6 A- t9 y4 }8 m; K* p
述问题展开了研究，以保障多模态系统安全、高效的运行。主要工作如下：" g! s9 s4 O! e; ^
（1）本文通过提取过程数据的微分几何特征，刻画过程动态特性，基于扩维后的数; j  [) J& f. o
据，提出一种基于微分几何特征聚类的模态划分方法。/ G7 Q* ]( i1 @* D0 J4 J. Z* ?  s
（2）本文从过渡模态数据的动态渐变特性出发，研究过渡过程动态特征抽取技术，1 g* l: O- x! L  P  x
提出了基于时变滚动球的过渡模态异常检测模型，有效进行过渡模态异常检测。, x  |; i9 m3 E* @# R
（3）针对具有多尺度特性的多模态过程，本文开展了多尺度框架下的多模态异常检
) u& |2 t1 X0 C( l9 Y% ?测研究，分别建立稳态多尺度主元分析模型和过渡模态多尺度微分几何模型，
" K. z+ ]! H$ Q3 q7 ^最终实现了多尺度框架下的多模态异常检测
  G/ I9 j: |9 O# l4 J9 u; v$ r8 F5 F; D  E5 [; o  f% R

2 C" }. N0 h# |/ q: y) n& ~; x

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