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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
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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: D+ z1 Y) v  h9 R! e0 E
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
: ^% g  S" \" i0 C: q4 q5 ^& W2 P8 O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，
7 J, {6 |) \/ o$ X9 B& }2 `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
& x6 {7 j; }7 u4 c' {  a) b+ ^6 H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3 s- e% j. z. B" W& k2 c- C. n
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：
8 I3 X0 c: S9 i9 h1 E0 ?（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0 j& {% i# V. {0 v
据，提出一种基于微分几何特征聚类的模态划分方法。' q/ [$ |) P5 H) T% m# O: y- t* T
（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，7 W8 O# ]) Q4 E. C/ @! S' a
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。) S! ?/ Z( T2 r, E
（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
" ?$ u5 V; p8 z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，
3 c+ U+ N. D0 }, l: c最终实现了多尺度框架下的多模态异常检测* ~# @5 V0 M1 a
0 b% }+ c, L* z% k, O, s
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