一种基于主成分分析PCA的时空近邻特征STN故障检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于主成分分析PCA的时空近邻特征STN故障检测方法，首先利用主成分分析建立训练数据集和测试数据集的主成分子空间；给定滑动窗口，计算每个时间窗口内样本在时间和空间两个维度的近邻样本集，经过时空近邻标准化处理后，再对标准化后的数据执行统计量检测；最后采用最近邻的方法估计了统计量的阈值上限。将提出的故障检测方法应用于田纳西‑伊斯曼过程进行故障检测实验，性能比较后，结果显示所提方法在多组类型的故障检测中具有更高的故障检测率与较低的误报率，能够更好地保障生产过程的安全性和产品的高质量。本发明专利技术为动态复杂系统存在的微小故障提供了一种新颖、准确和高效的检测技术方案，具有广泛的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于统计分析和机器学习，专注于高度动态和复杂系统中微小故障的实时检测和分析，尤其涉及一种基于主成分分析pca的时空近邻特征stn故障检测方法。

技术介绍

1、在现代工业系统和复杂的动态环境中，故障检测是确保系统可靠性和操作安全的关键技术。传统的故障检测方法往往依赖于特定的模型假设或需要大量的历史故障数据来训练模型。这些方法在处理高维、非线性或非平稳的系统数据时，常常显示出限制性和不足，尤其是在实时或近实时故障检测方面。因此，研究者和工程师们持续寻求更为高效和精确的方法来改进故障检测的性能。

2、主成分分析(pca)作为一种广泛使用的数据降维技术，能有效提取数据的主要特征和模式，已被应用于多种故障检测场景。然而，单纯的pca方法在处理复杂数据时仍面临挑战，尤其是在时空数据的上下文中，如何准确捕捉并利用数据的时空关联性成为关键问题。此外，传统pca方法在确定故障阈值时往往缺乏足够的灵活性和适应性，这可能导致误报率高或漏检率高的问题。

技术实现思路

1、专利技术目的：本专利技术的目的在于提供一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于主成分分析PCA的时空近邻特征STN故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析PCA的时空近邻特征STN故障检测方法，其特征在于，步骤1中，所述主成分分析PCA包括使用累积方差贡献率CPV选择主成分的数量，具体为：将m维原始数据通过投影的方法，投影到k维空间，根据协方差公式来观察两个特征之间的相关程度：

3.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析PCA的时空近邻特征STN故障检测方法，其特征在于，步骤2具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析PCA的时空近邻特征STN故障检测方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种基于主成分分析pca的时空近邻特征stn故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析pca的时空近邻特征stn故障检测方法，其特征在于，步骤1中，所述主成分分析pca包括使用累积方差贡献率cpv选择主成分的数量，具体为：将m维原始数据通过投影的方法，投影到k维空间，根据协方差公式来观察两个特征之间的相关程度：

3.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析pca的时空近邻特征stn故障检测方法，其特征在于，步骤2具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析pca的时空近邻特征stn故障检测方法，其特征在于，步骤3具体为：

5.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析pca的时空近邻特征stn故障检测方法，其特征在于，步骤3中，所述时空近邻标准化处理包括归一化和标准差标准化。

6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：李芳芳，邢景揚，于玮，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：