苏迈特智能科技（江苏）有限公司等申请基于邻域保持嵌入-典型变量分析的分布式局部故障检测方法专利提高故障检测的准确性_资源案例

苏迈特智能科技（江苏）有限公司等申请基于邻域保持嵌入-典型变量分析的分布式局部故障检测方法专利提高故障检测的准确性

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2025-06-23 20:08:55

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金融界2025年6月23日消息，国家知识产权局信息显示，苏迈特智能科技（江苏）有限公司、华东理工大学申请一项名为“一种基于邻域保持嵌入-典型变量分析的分布式局部故障检测方法”的专利，公开号CN120180275A，申请日期为2025年03月。

专利摘要显示，本发明公开了一种新的基于邻域保持嵌入‑典型变量分析的分布式局部故障检测方法，旨在针对高维、带噪声的动态数据构建精确的故障检测模型。该方法的核心在于根据高斯性与非高斯性、动态与非动态特征将数据划分为四个子空间。针对非动态特征，基于邻域保持嵌入(NPE)的降维技术将高维数据投射到低维嵌入空间，以保留数据的局部结构关系，从而减少噪声影响，提高建模的准确性；针对动态特征，使用典型变量分析(CVA)对数据的时序相关性进行建模，通过构建特征矩阵捕捉时间序列的动态关系，实现对特征的精确提取。随后计算降维后的数据的T2统计量，并通过核密度估计(KDE)对其估计阈值。此外使用互信息对子空间关联强度进行判断，基于局部离群因子策略，考虑各子空间统计量及子空间的互相关信息，建立综合性的统计量，并求出其统计阈值。最后根据阈值对测试数据进行故障检测，并可视化统计量的变化。与传统方法相比，本发明能够更有效地应对高维、带噪声数据，提高了故障检测的准确性和稳定性，是一种更优的故障检测方法。

来源：金融界

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