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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种分布式典型相关分析过程监测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116048024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310059039.X，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种分布式典型相关分析过程监测方法及装置是由钟伟民;李智;杜文莉;钱锋;彭鑫;堵威设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式典型相关分析过程监测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及分布式过程检测技术领域，更具体的说，涉及一种基于部分子块通讯的分布式典型相关分析过程监测方法及装置。本发明包括：对训练样本数据进行分块，并确定拓扑矩阵；依据拓扑矩阵对各个子块进行典型相关分析建模，构造残差生成器；根据残差生成器生成残差向量并计算统计量；对新的采样数据进行对应分块；将分块后的采样数据分别代入对应的典型相关分析模型，获取对应的典型相关成分；对每个子块进行故障检测，并得到子块的运行状态；计算所有子块的整体统计指标FD，通过比较整体统计指标FD和控制限判断过程是否有故障产生。本发明具有提高监测的敏感性、降低过程监测的计算复杂度和数据传输的负荷以及实现故障的初步范围定位等优点。

本发明授权一种分布式典型相关分析过程监测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种分布式典型相关分析过程监测方法，其特征在于，包括离线建模阶段和在线监测阶段，所述离线建模阶段具体包括以下步骤： 步骤S1：对训练样本数据进行分块，并确定用以表示子块间联系情况的拓扑矩阵； 步骤S2：依据拓扑矩阵的连接情况对当前子块和来自连接的子块的数据进行典型相关分析建模，提取出典型相关成分和保留投影矩阵，并根据子块间的相关关系构造残差生成器； 步骤S3：根据残差生成器生成残差向量并计算统计量； 所述在线监测阶段具体包括以下步骤： 步骤S4：对新的采样数据根据离线训练阶段方法进行对应分块； 步骤S5：将步骤S4得到分块后的采样数据分别代入对应的典型相关分析模型，通过投影矩阵进行转换得到新的样本数据的典型相关成分； 步骤S6：对每个子块进行故障检测，并得到子块的运行状态； 步骤S7：计算所有子块的整体统计指标FD，通过比较整体统计指标FD和控制限判断过程是否有故障产生，以实现对过程的运行状态进行在线监测； 其中，所述的步骤S6，进一步包括以下步骤： 步骤S601：当前子块接收来自连接子块的典型相关成分，并生成残差向量； 步骤S602：根据残差向量计算出统计量的值，当同一子块有一个连接的子块时，将统计量与控制限进行比较； 当同一子块有多个连接的子块时，得到多个统计量，采用决策融合方法将同一子块的多个统计量融合得到监测统计量，判断子块的监测统计量的值是否超过阈值，若是，则表示当前子块发生故障，若否，则当前子块的运行状态为正常，得到各个子块的典型相关分析监测结果。

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