基于多模态动态流形学习的锡冶炼过程异常监测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多模态动态流形学习的锡冶炼过程异常监测方法，属于工业过程中的故障监测技术领域。该方法包括模态划分、流形结构提取、动态特征提取与异常监测；首先，通过时序慢特征分析TSFA算法对工业过程数据进行模态划分，识别并区分出不同模态的特征信息；接着，采用流形学习算法提取每个模态的流形结构，以保留模态数据的原始几何和局部特征；然后，利用动态潜隐变量DLV技术，提取多模态数据中的动态潜变量；最后，结合各模态的动态特征，构建多模态动态流形学习MM‑DML模型，充分考虑各模态之间的流形结构及其动态特性，通过融合多模态信息，提升工业过程异常监测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于工业过程中的故障监测领域，尤其涉及一种基于多模态动态流形学习的锡冶炼过程异常监测方法。

技术介绍

1、锡是我国四大战略资源之一，也是实现工业转型的重要原材料。作为精锡加工的关键环节，锡冶炼过程具有核心温度波动大、压力高以及顶吹炉喷枪富氧量变化随机性大的特点，这些因素导致过程变量呈现非高斯分布。随着锡矿石品位的逐步降低，冶炼工序日益复杂，相关监测变量不断增加，呈现出高维特性。此外，与其他金属冶炼相比，锡因其熔点低、沸点高，对冶炼工艺提出了更为严格的要求。

2、整个锡冶炼工艺流程需要频繁切换工作条件，且人为操作因素较大，以应对复杂的生产需求，因此具有多模态特性，即涉及多种运行状态。传统的过程监测方法通常基于生产过程状态不变且平稳的假设，这使得在锡冶炼过程中一旦发生异常情况，传统的单一过程监测方法难以及时、有效地发现异常，进而可能会造成严重的生产事故。

技术实现思路

1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于多模态动态流形学习的锡冶炼过程异常监测方法，以锡冶炼过程正常运行状态下的数据为训本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模态动态流形学习的锡冶炼过程异常监测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的异常监测方法，其特征在于，所述S1具体为：

3.根据权利要求2所述的异常监测方法，其特征在于，所述S1.2.4具体为：

4.根据权利要求1所述的异常监测方法，其特征在于，所述S2具体为：

5.根据权利要求1所述的异常监测方法，其特征在于，所述S3具体为：

6.根据权利要求1所述的异常监测方法，其特征在于，所述S4具体为：

【技术特征摘要】

1.一种基于多模态动态流形学习的锡冶炼过程异常监测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的异常监测方法，其特征在于，所述s1具体为：

3.根据权利要求2所述的异常监测方法，其特征在于，所述s1.2.4具体为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建德，王瀚铖，郎恂，李鹏，马朝君，鲍庆煌，杨创艳，
申请(专利权)人：云南大学，
类型：发明
国别省市：