浙江科技大学周乐获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江科技大学申请的专利一种基于物理信息增强概率主成分分析的工业系统故障监测方法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：CN120974165B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511489565.5，技术领域涉及：G06F17/12；该发明授权一种基于物理信息增强概率主成分分析的工业系统故障监测方法是由周乐;姜帆;钱金传;刘毅;姚远;杨彦涛设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于物理信息增强概率主成分分析的工业系统故障监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息增强概率主成分分析的工业系统故障监测方法，包括：利用基于物理信息增强概率主成分分析模型对工业系统进行故障监测，获得监测样本的T2统计量和SPE统计量，并将其与对应的T2统计量控制限和SPE统计量控制限进行对比，获得监测结果；所述基于物理信息增强概率主成分分析模型由概率主成分分析模型以及带入概率主成分分析模型后的线性物理约束方程组成。与传统的概率主成分分析PPCA和因子分析FA相比，本发明所采用的基于物理信息增强概率主成分分析PI‑PPCA模型具有更低漏检率。
本发明授权一种基于物理信息增强概率主成分分析的工业系统故障监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息增强概率主成分分析的工业系统故障监测方法，其特征在于，包括：利用基于物理信息增强概率主成分分析模型对工业系统进行故障监测，获得监测样本的T2统计量和SPE统计量，并将其与对应的T2统计量控制限和SPE统计量控制限进行对比，获得监测结果；所述基于物理信息增强概率主成分分析模型由概率主成分分析模型以及带入概率主成分分析模型后的线性物理约束方程组成；所述基于物理信息增强概率主成分分析模型的结构如下： ； 其中x为观测变量，W为加载矩阵，t为隐变量，e为概率主成分分析模型中的过程噪声，b为线性物理约束方程的常数向量，M为线性物理约束方程的系数矩阵，为观测变量的均值，v为带入概率主成分分析模型后的线性物理约束方程的过程噪声，e和v都服从各向同性的高斯分布，对应的方差分别为σx和σb。
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