技術特征：

1.一種基于協(xié)同近鄰特征分析的故障檢測方法，包括如下所示步驟1至步驟3：

2.根據(jù)權利要求1所述的一種故障檢測方法，其特征在于，所述步驟2-3中計算g與l的公式分別替換成與其中，權重系數(shù)φα滿足條件φ1+φ2+φ3＝1且φ1,φ2,φ3都大于0，矩陣對角矩陣對角線上的元素

3.根據(jù)權利要求2所述的一種故障檢測方法，其特征在于，所述權重系數(shù)φα的確定方式是：先計算對稱矩陣hα＝(in-wα)(in-wα)t的最大特征值ηα，再通過φα＝ηα/(η1+η2+η3)確定φ1,φ2,φ3。

4.根據(jù)權利要求1至3中任意一項所述的一種故障檢測方法，其特征在于，對任一采樣時刻的過程數(shù)據(jù)實施標準化處理后，還需進一步實施局部鄰域標準化處理，包括以下所示步驟a-1至步驟a-3：

5.根據(jù)權利要求4所述的一種故障檢測方法，其特征在于，所述步驟a-2是按照如下所示公式計算平均值μ和標準差δ：

6.根據(jù)權利要求1至3中任意一項所述的一種故障檢測方法，其特征在于，對任一采樣時刻的過程數(shù)據(jù)實施標準化處理后，還需進一步實施自關聯(lián)標準化處理，包括以下所示步驟b-1至步驟b-4：

7.根據(jù)權利要求1至3中任意一項所述的一種故障檢測方法，其特征在于，所述步驟2-5中兩個權重系數(shù)ε1與ε2是按照如下所示步驟c-1至步驟c-3來設定的：

8.根據(jù)權利要求1至3中任意一項所述的一種故障檢測方法，其特征在于，所述步驟2-4中求解廣義特征值問題gp＝λlp時，是先將其轉換成特征值問題s-0.5atgas-0.5q＝λq，再求解該特征值問題中最小的d個特征值對應的特征向量q1,q2,…,qd，最后通過pτ＝as-0.5qτ計算得到p1,p2,…,pd；其中，對l實施奇異值分解可得到酉矩陣a和由奇異值組成的對角矩陣s，編號τ＝1,2,…,d。

9.一種基于協(xié)同近鄰特征分析的故障檢測裝置，包括：

10.根據(jù)權利要求9所述的一種故障檢測裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理模塊對任一采樣時刻的過程數(shù)據(jù)實施標準化處理后，按照如權利要求6所述的一種故障檢測方法進一步實施自關聯(lián)標準化處理。

技術總結
本發(fā)明公開一種基于協(xié)同近鄰特征分析的故障檢測方法與裝置，旨在全方位的協(xié)同分析過程數(shù)據(jù)的近鄰特征，從而利用數(shù)據(jù)近鄰特征協(xié)同變化的異常實施故障檢測。本發(fā)明公開的故障檢測方法通過對訓練數(shù)據(jù)集實施協(xié)同近鄰特征分析，得到用于計算故障指標的轉換矩陣。在此基礎上，本發(fā)明針對協(xié)同近鄰特征分析算法、過程數(shù)據(jù)處理、參數(shù)的確定都公開了相應的改進技術方案，從而提升故障檢測方法的檢測靈敏性。此外，本發(fā)明還基于相同的技術構思，公開了相應的故障檢測裝置，包括模型訓練模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、檢測顯示模塊和故障警報模塊；其中的模型訓練模塊可實施協(xié)同近鄰特征分析，數(shù)據(jù)處理模塊還可以進一步實施自關聯(lián)標準化處理。

技術研發(fā)人員：童楚東,王萌
受保護的技術使用者：寧波職業(yè)技術學院
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/26