基于数据驱动的多模态异常检测方法

武帅

基于数据驱动的多模态异常检测方法

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$ h! q! Z# H( L# T0 D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
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
* p+ |+ h& z) M9 }5 e* 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，
( h& Z/ x! d- y: z- V1 G0 K, j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
9 b- P4 N2 p3 v: E0 j( 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
  {0 ?& S: H5 s* y5 F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：
（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
据，提出一种基于微分几何特征聚类的模态划分方法。
, S$ l  x$ v3 d, h  W4 p9 s  D' k（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，
% A5 F3 y& Q. s/ U) [& s- G, E& K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。
! [. M/ |5 y. [（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
8 s2 y" Y+ Z  S3 M2 U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，
最终实现了多尺度框架下的多模态异常检测