本发明公开了一种基于半监督自回归动态隐变量模型的故障检测方法，该方法首先收集正常工况下高采样的过程数据和关键质量数据，按时序排列后生成的训练样本集包含过程数据和关键质量数据同时存在的有标签样本，以及只有过程数据而缺少该时刻所对应的关键质量数据的无标签样本；同时求得用于故障检测的T
2和SPE统计量的控制限。通过对在线造纸废水处理过程进行采样以及利用化验手段获取关键质量数据，可得到半监督模型测试样本集，然后利用训练生成的模型对测试样本集进行检测，分别计算每个样本所对应的T
2和SPE统计量，并与之前所获取的统计量控制限进行比较，从而达到故障检测的效果。
声明：
“基于半监督自回归动态隐变量模型的故障检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
862
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
