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申请/专利权人：宁波职业技术学院

摘要：本发明公开一种基于邻域分布差异分析的故障检测方法及装置，旨在面向过程对象的故障检测任务，实时分析提取过程对象传感器数据在邻域分布上的变化差异，保障相应故障检测的可靠性与灵敏性；具体来讲，本发明实施故障检测依据的邻域分布差异分析是通过最大化待检测数据相对于其邻域中心的差异的同时，最小化从正常数据中选取的近邻向量与其各自邻域中心的差异，从而实时分析出待检测数据中潜藏的体现在邻域分布上的变化差异，进而直接通过判断邻域分布差异指标是否超限来检测过程对象最新采样时刻是否出现故障；此外，本发明还提供了多种涉及时间序列、角度相关性的邻域及其中心的确定方式，能更全面的考虑到数据在邻域分布上不同的变化特征。

主权项：1.一种基于邻域分布差异分析的故障检测方法，包括以下所示步骤1至步骤3：步骤1、从历史数据库中，选取过程对象运行正常时的至少500组传感器数据，并将各组传感器数据组成相应的列向量后，再对各列向量分别实施标准化处理；步骤2、对标准化处理后的各列向量分别实施邻域分布差异分析，得到对应的邻域分布差异指标，从而确定出邻域分布差异阈值；步骤3、重复执行步骤3-1至步骤3-2对过程对象进行故障检测；步骤3-1、实时获取过程对象在最新采样时刻的一组传感器数据，并组成相应的列向量后，再对其实施标准化处理；步骤3-2、对标准化处理后的列向量实施邻域分布差异分析，得到对应的邻域分布差异指标，并判断其是否大于邻域分布差异阈值；若是，则过程对象运行出现故障；若否，则过程对象运行正常；其特征在于：所述邻域分布差异分析的实施过程包括以下所示步骤A-1至步骤A-3；步骤A-1、记待实施邻域分布差异分析的列向量为x，并为x确定对应的邻域Nx和邻域中心向量其中，邻域Nx是由x的k个近邻向量组成，k为不大于10且不小于5的整数；步骤A-2、求解广义特征值问题中最大特征值λ对应的特征向量p；其中，xi表示Nx中的第i个近邻向量，表示xi对应的邻域中心向量，，上标号T表示矩阵或向量的转置，编号i＝1,2,…,k；步骤A-3、根据公式p＝p||p||对特征向量p进行更新处理后，再设置邻域分布差异指标等于其中，||p||表示计算p的长度。

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百度查询： 宁波职业技术学院 一种基于邻域分布差异分析的故障检测方法及装置