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一种基于动态关联规则挖掘的工业过程异常工况预测方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN201910244877.8
  • IPC分类号:G05B19/4065
  • 申请日期:
    2019-03-28
  • 申请人:
    浙江大学
著录项信息
专利名称一种基于动态关联规则挖掘的工业过程异常工况预测方法
申请号CN201910244877.8申请日期2019-03-28
法律状态授权申报国家中国
公开/公告日2019-07-16公开/公告号CN110018670A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G05B19/4065IPC分类号G;0;5;B;1;9;/;4;0;6;5查看分类表>
申请人浙江大学申请人地址
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人浙江大学当前权利人浙江大学
发明人徐正国;王豆;陈积明;程鹏;孙优贤
代理机构杭州求是专利事务所有限公司代理人傅朝栋;张法高
摘要
本发明公开了一种基于动态关联规则挖掘的工业过程异常工况预测方法,可应用于工业过程的故障预测与健康管理。本发明利用滑动窗口的方式挖掘工业设备运行参数动态关联规则,并将其引入工业过程异常工况预测中。本发明考虑关联规则的时间特性,利用滑动窗口限制数据长度,提出一种用于两两运行参数动态关联规则挖掘的关联规则挖掘算法,随后将关联规则挖掘结果引入小波神经网络预测中,以动态关联规则不断更新网络,以获得更为准确的预测结果。对于工程上的故障预测和健康管理有重大应用价值。

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