申请/专利权人：云南锡业锡化工材料有限责任公司;云南大学

申请日：2023-09-14

公开（公告）日：2023-12-15

公开（公告）号：CN117235498A

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06F18/27;G06F17/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.02#实质审查的生效;2023.12.15#公开

摘要：本申请提供一种基于DiCC‑SFA的甲基锡反应过程动态内部慢特征提取方法。方法包括：根据甲基锡反应过程数据集，得到甲基锡反应的动态内部慢特征提取的第一目标函数和第二目标函数；确定甲基锡反应的自回归预测模型的动态阶数、第一目标函数与第二目标函数的权重系数，获取自回归系数矩阵的计算法则和标量映射矩阵的计算法则；从甲基锡反应过程数据集提取甲基锡反应的慢特征；根据所提取的慢特征，获取主要慢特征的数量；根据慢特征的缓慢程度、主要慢特征的数量、自回归系数矩阵的计算法则和标量映射矩阵的计算法则，从甲基锡反应过程数据集中获取预设的多个目标监测数据的监测统计量；根据监测统计量，确定监测的甲基锡反应发生的异常类型。

主权项：1.一种基于DiCC-SFA的甲基锡反应过程动态内部慢特征提取方法，其特征在于，包括：获取监测的甲基锡反应的历史数据，对所述历史数据进行标准化处理，得到具有零均值和标准差的甲基锡反应过程数据集；根据所述甲基锡反应过程数据集，通过动态-内部典型相关分析方法和原始慢特征分析方法进行分析建模，得到甲基锡反应的动态内部慢特征提取模型的第一目标函数和第二目标函数；确定甲基锡反应的自回归预测模型的动态阶数以及所述第一目标函数的第一权重系数、所述第二目标函数的第二权重系数；根据所述甲基锡反应的动态内部慢特征提取模型、所述动态阶数、所述第一目标函数、所述第二目标函数、所述第一权重系数和所述第二权重系数，获取自回归系数矩阵的计算法则和标量映射矩阵的计算法则；从DCS系统采集的甲基锡反应过程历史数据或者实时监测数据中提取潜在慢特征；根据所述慢特征，获取主要慢特征的数量；其中，所述主要慢特征为携带甲基锡反应的重要信息的慢特征；根据所述慢特征的缓慢程度、所述主要慢特征的数量、所述自回归系数矩阵和所述标量映射矩阵，获取预设的多个目标监测数据的监测统计量；根据所述监测统计量及预设的控制限，确定所述甲基锡反应过程数据集监测的甲基锡反应发生的异常类型，或者，用DCS系统以相等时间间隔采集的甲基锡反应过程实时测量数据集更新所述甲基锡反应过程数据集，根据所述监测统计量及预设的控制限，确定更新的所述甲基锡反应过程数据集监测的甲基锡反应发生的异常类型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南锡业锡化工材料有限责任公司;云南大学 一种基于DiCC-SFA的甲基锡反应过程动态内部慢特征提取方法

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