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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$ l2 \5 v" _6 `1 q+ e, k0 Q
6 a' Y1 p+ w% _9 d/ g- v- k
: M5 @, x- W$ P- ]" g
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2 N4 C6 w( u: w4 V  Q* t
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# D% V; _9 b* E4 M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，
$ I: j! _: F6 x0 x, e7 Z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' Z7 `$ L9 P2 J8 q: P, Q
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 O( `: U' j3 B* l
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：. w4 H5 O$ v+ X5 e* O
（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7 j( F! P6 k- {) t( U$ _& j
据，提出一种基于微分几何特征聚类的模态划分方法。" \0 h: R. q, T- m6 c
（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，
- l4 a0 V& |5 u6 Q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。0 f, C/ c! R; W: V' l2 r) o
（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
  x& A7 M5 w6 ^2 T- H+ Z' f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，1 L' a+ `1 f$ I& L/ r4 H: h# r" p$ y
最终实现了多尺度框架下的多模态异常检测
* n# p- P' @" O1 g% d
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