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龙图腾网获悉上海应用技术大学申请的专利一种基于SDAE-LSVDD的相关和独立变量化工过程故障检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115617014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211177060.1，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种基于SDAE-LSVDD的相关和独立变量化工过程故障检测方法是由杨景超;王丽设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SDAE-LSVDD的相关和独立变量化工过程故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明设计一种基于SDAE‑LSVDD的相关和独立变量化工过程故障检测方法，该方法包括：采集正常运行状态的化工过程数据X0并标准化处理得到数据XN；采用计算每个数据点之间的互信息pi，以及每个数据点与随机高斯分布的互信息qi，将XN划分为相关变量空间XNR和独立变量空间XNI；采用相关变量空间数据XNR训练SDAE，求取SDAE的最优参数集合θ；采用独立变量空间的数据XNI训练LSVDD，求取LSVDD的半径R；采用SDAE求取相关变量空间的特征空间H和残差空间R，并求T2和Q统计量，使用核密度估计求取和Qlim；使用SDAE计算相关变量空间XMR的特征空间和残差空间，并计算T2统计量和Q统计量，计算独立变量空间XMI中的数据到LSVDD圆心的距离D；比较统计量与控制限的大小，以及数据点到圆心的距离与半径的大小，实现在线实时监控。

本发明授权一种基于SDAE-LSVDD的相关和独立变量化工过程故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SDAE-LSVDD的相关和独立变量化工过程故障检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1：采集正常运行状态的化工过程数据并标准化处理得到数据； 步骤S2：采用计算每个数据点之间的互信息，以及每个数据点与随机高斯分布的互信息，将划分为相关变量空间和独立变量空间； 步骤S3：采用相关变量空间数据训练SDAE，求取SDAE的最优参数集合； 步骤S4：采用独立变量空间的数据训练LSVDD，求取LSVDD的半径； 步骤S5：采用SDAE求取相关变量空间的特征空间和残差空间，并求和统计量，使用核密度估计求取和； 步骤S6：采集在线数据并进行标准化，得到数据； 步骤S7：按照步骤S2中相关变量空间和独立变量空间的相同变量，将划分为相关变量空间和独立变量空间； 步骤S8：使用SDAE计算相关变量空间的特征空间和残差空间，并计算统计量和统计量，计算独立变量空间中的数据到LSVDD圆心的距离； 步骤S9：比较统计量与控制限的大小，以及数据点到圆心的距离与半径的大小，实现在线实时监控。

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