一种基于在线简略核学习的非线性化工过程监测方法[CN202010570549.X] - 宁波大学

专利申请

2020-06-13
公布公告

2020-11-10
授权日期

2022-07-26
终止

2030-11-08

一种基于在线简略核学习的非线性化工过程监测方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN202010570549.X 申请日期： 2020-06-13 专利主类别： G06K9/62 {{ classMap["G06K9/62"] }}

申请人名称：宁波大学

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申请人地址：浙江省宁波市江北区风华路818号

专利分类项目

G06K9/62 : 应用电子设备进行识别的方法或装置

G06F17/16 :

G01D21/02 : 用不包括在其他单个小类中的装置来测量两个或更多个变量

专利注册信息

初审公告期号	2020-06-13	初审公告日期	2020-11-10
注册公告期号	2022-07-26	注册公告日期	2022-07-26
专用权期限	2020-11-10 - 2030-11-08	专利类型	发明公开
代理组织机构	--

专利介绍

本发明公开一种基于在线简略核学习的非线性化工过程监测方法，旨在利用部分正常工况下的训练数据来实施基于核学习的非线性过程监测，并且在实施特征分析时，提取出最有利于分离正常工况数据与故障工况数据的特征成分。与传统方法相比，本发明方法首先通过不断的迭代优化筛选出部分数据向量作为具代表性的数据向量，在线计算核向量时只需利用筛选出的具代表性的数据向量即可。因此，本发明方法能够在很大程度上降低在线计算负担。其次，本发明方法为每个新测量的样本数据设计各自的投影变换向量，从而提取相应的特征成分用于计算监测指标。因此，本发明方法的特征分析与提取是在线数据驱动型的，从而提取最适合监测故障数据的特征成分。

法律进度