北京工业大学高慧慧获国家专利权
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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于时间信息增强图卷积自编码器的工业过程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:CN119758925B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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:202411941764.0,技术领域涉及:G05B19/418;该发明授权一种基于时间信息增强图卷积自编码器的工业过程故障监测方法是由高慧慧;尚晓靓;高学金设计研发完成,并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于时间信息增强图卷积自编码器的工业过程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时间信息增强图卷积自编码器的工业过程故障监测方法,其设计了变量引导的时间规整高斯核方法来度量变量间的相关程度,同时引入稀疏最大化函数自适应保留显著变量相关关系,构造跨时间的空间感知图结构,全面表征工业过程变量间的空间依赖和跨时间的空间依赖关系;构建了多层图卷积自编码器网络提取局部时空相关特征,同时在编码层与解码层间连接卷积长短期记忆网络捕获序列的长期时间依赖信息,增强了时空相关特征的提取能力,并辅助数据重构。该方法能够充分提取工业过程正常数据的时空相关特征,提高了模型对正常数据的重构能力,在具有复杂时空关联关系的工业过程无监督任务下实现了更高的监测精度,优于现有技术。
本发明授权一种基于时间信息增强图卷积自编码器的工业过程故障监测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于时间信息增强图卷积自编码器的工业过程故障监测方法,其特征在于,包括以下步骤: 1获取工业过程历史运行数据,将原始数据划分为训练数据和测试数据,分别对训练数据和测试数据进行数据预处理; 2利用基于变量引导的时间规整高斯核方法度量变量间的相关程度,同时引入稀疏最大化函数自适应保留显著变量相关关系,构造跨时间的空间感知图结构,全面表征工业过程变量间的空间依赖和跨时间的空间依赖关系; 3构建多层图卷积自编码器网络提取局部时空相关特征,同时在编码层与解码层间连接卷积长短期记忆网络捕获序列的长期时间依赖信息,增强时空相关特征的提取能力,并辅助数据重构; 4采用均方误差作为损失函数进行模型训练,对于训练样本获得的特征向量和残差向量,分别计算霍特林统计量和平方预测误差统计量,利用核密度估计确定监测统计量的控制限; 5采用步骤3训练的监测模型和步骤4确定的监测统计量的控制限对测试样本进行故障监测,完成最终的故障监测任务; 步骤1的具体步骤如下: 1获取工业过程的历史运行数据,包括正常数据和故障数据,将正常数据按照7:3的比例划分,70%的正常数据作为训练数据剩余30%的正常数据和故障数据作为测试数据其中N表示训练和测试数据的变量维度,即每个测量值包含的变量个数,m表示训练数据的序列长度,n表示测试数据的序列长度; 2分别对训练数据和测试数据进行均值方差归一化处理,具体计算公式如下: 其中,和分别为训练和测试数据中第k个变量的第i个测量值,和分别为利用训练数据计算得到的第k个变量的均值和标准方差,具体计算公式如下: 3采用长度为T的滑动窗口分别对标准化的训练和测试数据沿序列方向不重叠采样,将原始序列划分为多个窗口数据,则第p个训练样本记为第q个测试样本可记为 步骤2的具体步骤如下: 1将采样得到的每个窗口数据样本作为输入,对于样本中任意两个变量时间序列和采用绝对距离计算两个序列中任意两个时间点的测量值之间的距离di,j,构造矩阵具体计算公式如下: 其中,表示Z变量序列中第i个测量值,表示Y变量序列中第j个测量值; 考虑到变量序列的时延问题,使用最小累积距离表征两个序列中任意两个时间点间的距离,矩阵U的第i行第j列个元素基于当前距离di,j及其相邻的三个元素di,j-1,di-1,j,di-1,j-1,更新为最小累积距离Ui,j,具体计算公式如下: Ui,j=di,j+mindi,j-1,di-1,j,di-1,j-1#6 动态时间规整距离最终定义为矩阵U的右下元素,同时考虑了变量间的空间依赖和跨时间的空间依赖关系,通过量化任意两个变量之间的距离相似度,得到距离矩阵 2采用设计的变量引导的高斯核方法,基于上述得到的距离矩阵D构造相似度矩阵对于矩阵M中第i行第j列个元素Mi,j,具体计算公式如下: 其中,Di,j表示距离矩阵D中第i行第j列个元素,即变量i和j之间的动态时间规整距离,σi和σj分别表示矩阵D中变量i和j对应行的标准方差; 3利用稀疏最大化函数对构造的相似度矩阵D进行稀疏化,对于矩阵M的第i行中的元素,按降序排序为Mi,1≥Mi,2≥…≥Mi,N;获得最大kMi值,具体计算公式如下: 基于kMi计算稀疏阈值具体计算公式如下: 基于稀疏阈值计算得到跨时间的空间感知图结构中第i行第j列的元素Ai,j,用于表示变量i与变量j之间的相关得分,具体计算公式如下:。
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