中國人民解放軍火箭軍工程大學孔祥玉獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍火箭軍工程大學申請的專利針對非線性混合隨機分布系統的質量相關過程監測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116184953B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310006426.7，技術領域涉及：G05B19/418；該發明授權針對非線性混合隨機分布系統的質量相關過程監測方法是由孔祥玉;周紅平;羅家宇;陳雅琳;劉美枝設計研發完成，并于2023-01-04向國家知識產權局提交的專利申請。
本針對非線性混合隨機分布系統的質量相關過程監測方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種針對非線性混合隨機分布系統的質量相關過程監測方法，涉及故障檢測技術領域，所述方法包括對待檢測設備的高斯變量矩陣和非高斯變量矩陣均依次進行特征空間映射和零均值歸一化處理得到待檢測設備的高斯變量核矩陣和非高斯變量核矩陣；根據高斯變量核矩陣和非高斯變量核矩陣計算設備高斯部分質量相關統計量和非高斯部分的特征統計量；將待檢測設備高斯部分的質量相關統計量和非高斯部分的特征統計量輸入訓練好的RVM模型中，得到待檢測設備發生質量相關故障的概率；根據待檢測設備發生質量相關故障的概率判斷待檢測設備是否發生質量相關故障，本發明提高了質量相關故障的檢測率，降低了故障檢測的誤報率。
本發明授權針對非線性混合隨機分布系統的質量相關過程監測方法在權利要求書中公布了：1.一種針對非線性混合隨機分布系統的質量相關過程監測方法，其特征在于，包括： 獲取待檢測設備的高斯變量矩陣和非高斯變量矩陣；所述高斯變量矩陣包括所有滿足高斯分布特征的過程變量的樣本值；所述非高斯變量矩陣包括所有滿足非高斯分布特征的過程變量的樣本值； 對所述待檢測設備的高斯變量矩陣和非高斯變量矩陣均依次進行特征空間映射和零均值歸一化處理得到所述待檢測設備的高斯變量核矩陣和非高斯變量核矩陣； 根據所述待檢測設備的高斯變量核矩陣和非高斯變量核矩陣計算所述設備高斯部分的質量相關統計量和非高斯部分的特征統計量；具體為：利用MKPLS模型得到高斯部分的質量相關統計量；利用KICA模型得到非高斯部分的特征統計量； 將所述待檢測設備高斯部分的質量相關統計量和非高斯部分的特征統計量輸入訓練好的RVM模型中，得到所述待檢測設備發生質量相關故障的概率； 根據所述待檢測設備發生質量相關故障的概率確定所述待檢測設備是否發生質量相關故障。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍火箭軍工程大學，其通訊地址為：710025 陜西省西安市灞橋區同心路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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