[發明專利]一種基于貝葉斯理論的工業過程故障診斷方法

有效

• 申請號: 201710567036.1
• 申請日: 2017-07-12
• 公開（公告）號: CN107272625B
• 公開（公告）日: 2019-05-28
• 發明（設計）人: 閆正兵;張申波;吳平;張正江;張佳躍
• 申請（專利權）人: 溫州大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418;G05B23/02
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種基于貝葉斯理論的工業過程故障診斷方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟1：從工業過程中采集要關注的重要變量的數據；

步驟2：對步驟1中采集的變量數據進行標準化處理，使得各變量的均值為0、方差為1；

步驟3：用步驟2標準化后的數據建立如下模型：

其中，X是輸入矩陣，包含所采集變量的正常值和故障值；y為輸出矩陣，0_N表示N行1列的全0向量，1_M表示M行1列的全1向量，N是正常樣本個數，M是故障樣本個數；λ是調整參數，取經驗值；β是回歸系數向量，β＝[β₁ ... β_J]^T，J是采集的變量的個數，||β||₁表示β的1-范數；上標T表示矩陣的轉置；

步驟4：用吉布斯采樣法求解式(1)，計算出回歸系數β的概率密度函數p(β)；

步驟5：通過核密度估計方法計算出β的95％控制限ε；

步驟6：用蒙特卡羅法，計算δ_j＝P(β_j>ε)，如果δ_j>95％，則第j個變量是故障變量。

2.根據權利要求1所述的一種基于貝葉斯理論的工業過程故障診斷方法，其特征在于，所述步驟4中，β的先驗分布采用拉普拉斯分布。