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摘要：本发明提供一种DCS控制器可信状态感知方法及系统，涉及数据感知与分析技术领域，包括获取DCS控制器多个时间窗口内的多模态异构数据，采用多视角子空间学习方法特征提取，将不同模态数据映射到公共子空间，得到对应的多模态融合特征；以多模态融合特征为输入，采用自适应异常度量算法，基于局部密度和距离因子的乘积自适应选取聚类中心，通过聚类划分并计算异常得分，确定正常簇和异常簇，获得控制器状态异常度量；基于控制器状态异常度量，通过预设的隶属度函数，映射为语言值特征，通过计算数学统计特征，构建评估云，经过加权融合确定综合评估云，并与预设的可信状态等级标准云进行相似度匹配，确定DCS控制器当前的可信状态。
主权项：1.DCS控制器可信状态感知方法，其特征在于，包括：获取DCS控制器多个时间窗口内的多模态异构数据，采用多视角子空间学习方法对每个时间窗口的多模态异构数据进行特征提取，将不同模态数据映射到公共子空间，得到对应的多模态融合特征；以所述多模态融合特征为输入，采用自适应异常度量算法，基于局部密度和距离因子的乘积自适应选取聚类中心，通过聚类划分并计算异常得分，确定正常簇和异常簇，获得控制器状态异常度量；基于所述控制器状态异常度量，通过预设的隶属度函数，映射为语言值特征，通过计算数学统计特征，构建评估云，经过加权融合确定综合评估云，并与预设的可信状态等级标准云进行相似度匹配，确定DCS控制器当前的可信状态。
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百度查询： 安徽淮南洛能发电有限责任公司 中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司 淮南洛河发电有限责任公司 DCS控制器可信状态感知方法及系统
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