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一种基于批次图像化的卷积自编码故障监测方法，属于间歇过程故障监测技术领域。包括离线建模和在线监测两个步骤。离线建模步骤首先将间歇过程三维数据归一化；之后将每个批次的二维数组作为图像直接输入卷积自编码器(convolutional autoencoder, CAE)中进行深度无监督特征学习；最后，利用一类支持向量机对CAE学到的特征构造统计量和相应的控制限。在线监测步骤将采集到的数据归一化，并进行批次填充；将归一化及填充后的批次图输入训练好的CAE中学习特征；计算在线统计量，并与离线控制限比较。相比于现有技术，避免了数据展开导致的信息丢失，无需划分阶段减少建模工作量，深层地提取过程变量的变化特征，降低间歇过程监测的误报和漏报率。
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Type： 发明申请
Patent No.： WOCN20096733
Filing Date： 2020-06-18
Publication Date： 2021-05-14
Pub. No.： WO2021088377A1
Applicants： Beijing University Of Technology
Legal Status： 未进入国家阶段-PCT有效期满
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