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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
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6 q p& h& t9 V& H. c7 [ E7 |$ [9 Z* r# {+ p$ q5 L
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
3 d8 R3 P* {7 }: B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
2 \4 x3 f/ P2 d0 K; E' Z! q. f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,. y4 l6 b8 `! Z+ _% U
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( O1 t) I8 W% i& v9 C) [' }& v3 z
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 f% c" L" L9 z' D
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:
& M$ N6 L6 N# L" x5 a9 D3 k(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
, W" g$ d% t1 g9 S9 x$ F2 }据,提出一种基于微分几何特征聚类的模态划分方法。* n8 t, {- v. E8 q4 M* U' D( 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,, w- P+ {6 L& U( ^. E
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。1 Y& B1 }+ m' a$ u/ I
(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, n# L) ?% d! o8 m: s3 _) t. L
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,
2 G# e' x4 ~9 C' c9 |, x9 S) G% ^最终实现了多尺度框架下的多模态异常检测
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