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TA的每日心情 | 开心 2022-10-20 10:40 |
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基于数据驱动的多模态异常检测方法/ s- {; D7 e a- p2 K8 V
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1 ?0 q" ^2 Y* Q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
7 w1 G. O6 M: U% T; W C- W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
6 Q0 R& P# R+ W1 x( l- R/ s8 l7 P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,
- [$ J9 Z5 Y9 s4 O/ I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
6 Q$ k( V* v4 q1 r" N0 E3 q% x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8 U' Y! x" Y( R# Q" o; N" C
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:
/ v' N) Q9 [$ v @(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# Y L. g& }7 {) _! ?, K+ ^
据,提出一种基于微分几何特征聚类的模态划分方法。2 a2 L) X+ q4 B1 P
(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 _8 Z# g4 Y5 Z/ x- o4 x# K" o
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。7 x3 L4 H" {, g
(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
4 k' k# d3 b% t- t9 q' E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,
( m H- r j3 L9 C- ?最终实现了多尺度框架下的多模态异常检测
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