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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利基于图嵌入跨时间片段分布匹配的监控方法、终端及介质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：CN120469325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510969148.4，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于图嵌入跨时间片段分布匹配的监控方法、终端及介质是由付元建;孟祥磊;许雪;吕东设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图嵌入跨时间片段分布匹配的监控方法、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图嵌入跨时间片段分布匹配的监控方法、终端及介质，其中方法包括：获取正常运行状态下的非平稳工业过程数据，构建图嵌入跨时间片段分布匹配模型；根据贝叶斯推断构建两个全局监控指标，并使用核密度估计计算两个全局监控指标的控制限，得到离线建模阶段的控制限；在线获取工业过程的新样本数据，计算其全局监控指标，与控制限进行对比，根据所述对比结果判断工业过程是否发生故障。本发明所述的基于图嵌入跨时间片段分布匹配的监控方法、终端及介质，可以捕捉非平稳数据的分布变化，在匹配不同时间片段分布的同时，可保持数据的局部和全局几何结构，使得这种监控方法可以显著提高故障检测率，具有更好的应用前景。

本发明授权基于图嵌入跨时间片段分布匹配的监控方法、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图嵌入跨时间片段分布匹配的监控方法，其特征在于，包括： 获取正常运行状态下的非平稳工业过程数据，并通过分割数据来获取分布差异最大的时间片段； 构建图嵌入跨时间片段分布匹配模型；其中，所述图嵌入跨时间片段分布匹配模型通过学习投影，将不同时间片段的非平稳工业过程数据投影至低维空间，并在低维空间中实现不同时间片段的分布匹配，同时通过构建联合目标函数保持非平稳工业过程数据的结构； 根据贝叶斯推断构建两个全局监控指标，并使用核密度估计计算两个全局监控指标的控制限，得到离线建模阶段的控制限；其中，一个全局监控指标用于监控主元空间的数据变化，另一个全局监控指标用于监控残差空间的数据变化； 在线获取工业过程的新样本数据，并计算得到新样本数据对应的两个全局监控指标后，与离线建模阶段的控制限进行对比得到对比结果，根据所述对比结果判断工业过程是否发生故障； 所述构建图嵌入跨时间片段分布匹配模型，包括： 采用最大平均差异来匹配不同时间片段间的分布，利用第一目标函数减小不同时间片段数据的分布差异，以减弱数据的非平稳性，公式如下： 3 上式中和分别表示时间片段和的样本点，和分别表示时间片段和的投影；其中，优化问题写为迹的形式，公式如下： 4 5 6 7 上式（4）中，表示时间片段的个数；表示元素数为的全一向量，表示元素数为的全一向量，、、表示全一矩阵，式（5）、式（6）、式（7）分别表示任意一个时间片段的矩阵求法； 构造第二目标函数保持每一个时间片段的局部几何结构，公式如下： 8 上式中是时间片段的邻接矩阵，公式如下： 9 上式中是热核参数，表示的个最近邻；其中，优化问题写为迹的形式，公式如下： 10 上式中表示第一个时间片段的数据，表示最后一个时间片段的数据，表示拉普拉斯图，是对角矩阵，表示全零矩阵； 构造第三目标函数保持每一个时间片段的全局几何结构，公式如下： 11 上式中是每个时间片段的非邻接矩阵，公式如下： 12 上式中是热核参数，表示同一时间片段内两个样本点的测地线距离；其中，优化问题写为迹的形式，公式如下： 13 上式中表示拉普拉斯图，是对角矩阵； 结合第一目标函数、第二目标函数和第三目标函数对应的优化问题，构造图嵌入跨时间片段分布匹配模型，公式如下： 14 上式中是每一项的权重系数，对联合目标函数进行转化，公式如下： 15 利用拉格朗日技术求解联合目标函数，并将联合目标函数对应的优化问题转换为广义特征值分解，以获取投影，公式如下： 16 上式中是个最大的特征值，是对应的特征向量，其中选取特征值个数需小于样本维数。

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