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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明提供了一种基于小波变换的时空混合模型早期故障检测方法，属于统计分析和机器学习技术领域。解决了复杂动态系统中微小故障难以实时检测的问题。其技术方案为：包括以下步骤：1进行多级分解和去噪处理；2建立训练数据集和测试数据集的主成分子空间；3计算每个时间窗口内的时间维度和空间维度的近邻样本集；4分别利用累积和算法CUSUM和马氏距离MD计算时间维度和空间维度的统计量；5得到时间和空间序列的基础权重；6使用核密度估计KDE方法估计混合统计量的阈值上限，以判定是否发生故障。本发明的有益效果为：本发明用于高度动态和复杂系统中微小故障的实时检测和分析。

主权项：1.一种基于小波变换的时空混合模型早期故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1使用小波变换对输入的工业过程数据进行多级分解和去噪处理，区分噪声和有用信号，设置软阈值函数，小波系数低于此阈值的部分被视为噪声而被滤除，高于阈值的则保留为信号的有效成分，软阈值函数为： 其中，thr为阈值门限，w为小波系数；2应用主成分分析PCA对去噪后的数据进行特征提取，建立训练数据集和测试数据集的主成分子空间；3设定滑动窗口，计算每个时间窗口内的时间维度和空间维度的近邻样本集；4分别利用累积和算法CUSUM和马氏距离MD计算时间维度和空间维度的统计量；对于单一方向的CUSUM，其计算公式可以表达为：CUSUMi＝max0,CUSUMi-1+xi-μ-K2其中，xi是第i个样本的观测值，μ是过程的期望平均值，CUSUMi是第i个样本的累计和；基于公式2对于给定的时间窗口W，得到样本xi在时间维度的统计量Stimexi为： 计算空间维度样本集的均值和协方差矩阵∑，得到样本xi在空间维度的统计量Sspacexi为： 5基于时间和空间统计量的绝对偏差计算得到时间和空间序列的基础权重，并根据权重分配得到最终的混合统计量，绝对偏差定义如下： 其中，Mi为第i个样本的时间维度和空间维度统计量的绝对偏差，基于上式，求得基于时间维度的基础权重为： 通过比例缩放获得具有最大故障度度量基于时空混合模型的不同维度的统计量比例，最终的混合统计量Sts表达式采用以下形式：Stsxi＝ωxi·Stimexi+1-ωxi·Sspacexi76使用核密度估计KDE方法估计混合统计量的阈值上限，以判定是否发生故障；给定显著性水平α＝0.05，通过KDE方法测量Sts统计的上限： 其中，pz是随机变量z的概率密度函数，在实践中采用以下故障检测逻辑

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百度查询： 南通大学 一种基于小波变换的时空混合模型早期故障检测方法