公开(公告)号：CN110309491B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN201910571289.5

申请日：2019-06-26

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 刘井响 ,  王丹 ,  彭周华 ,  刘陆

IPC: G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种基于局部高斯混合模型的相位划分方法及系统，其包括：S1、采集样本并创建历史训练数据集；S2、自历史训练数据集选择部分样本创建第一个高斯分布模型以确定出第一个稳态相位；S3、基于前一个已经确定的高斯模型，创建包含两个高斯成分的高斯混合模型以确定出下一稳态相位；S4、基于已确定的两个相邻稳态相位模型确定出两个稳态相位之间可能存在的暂态相位；S5、重复S3和S4以完成对全部样本数据的相位划分。本发明极大的减少了冗余计算，提高了计算效率且采用步进式更新策略，按照采样时间顺序，逐步确定出稳态相位和暂态相位，具有相位划分个数不需要预指定和划分结果不需要后续处理等优点。

公开(公告)号：CN110288724B

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN201910570527.0

申请日：2019-06-27

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 刘井响 ,  王丹 ,  彭周华 ,  刘陆

IPC: G07C3/00 ,  G07C3/14 ,  G06K9/62 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明公开了一种基于小波函数主元分析的批次过程监测方法，该方法首先利用小波函数作为基函数，将原始的离散采样点代以连续函数，从而将原始的三维数组转变为两维的函数矩阵，然后再针对此函数矩阵直接建立监测模型。具体实施时，利用现有的历史批次数据训练得到合适的控制限，在新的批次数据采集完成后，直接运算得到相应统计量再与控制限比较，就可以完成故障检测。该方法避免了现有展开方式带来的数据结构破坏和模型参数增加的问题，并不要求原始数据等长，可以轻易解决实际生产中遇到的批次数据不等长问题。

公开(公告)号：CN110309491A

公开(公告)日：2019-10-08

申请号：CN201910571289.5

申请日：2019-06-26

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 刘井响 ,  王丹 ,  彭周华 ,  刘陆

IPC: G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种基于局部高斯混合模型的相位划分方法及系统，其包括：S1、采集样本并创建历史训练数据集；S2、自历史训练数据集选择部分样本创建第一个高斯分布模型以确定出第一个稳态相位；S3、基于前一个已经确定的高斯模型，创建包含两个高斯成分的高斯混合模型以确定出下一稳态相位；S4、基于已确定的两个相邻稳态相位模型确定出两个稳态相位之间可能存在的暂态相位；S5、重复S3和S4以完成对全部样本数据的相位划分。本发明极大的减少了冗余计算，提高了计算效率且采用步进式更新策略，按照采样时间顺序，逐步确定出稳态相位和暂态相位，具有相位划分个数不需要预指定和划分结果不需要后续处理等优点。