[发明专利]自适应慢特征分析的工业过程故障检测方法

摘要

本发明公开了一种自适应慢特征分析的工业过程故障检测方法，首先采集工业过程传感器测量数据；然后确定与关键变量相关度高的过程状态变量并构成所需数据集；将数据集以6：4的比例分成训练集Xtrain和测试集Xtest，利用训练集数据优化得到故障检测模型；建立故障检测指标的计算公式；最后根据故障检测指标是否超出阈值，判断工业过程的工况是否发生变化，若发生变化，则进行重采样并更新故障检测模型；检测测试集是否发生故障。本发明解决了现有慢特征分析故障检测技术无法适应工业系统多工况运行、无法区分故障和工况切换所引起的异常的问题。