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龙图腾网获悉湖州师范学院申请的专利一种基于知识与数据双驱动的厂级分布式过程监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：CN116305904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310230809.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于知识与数据双驱动的厂级分布式过程监测方法是由周哲;刘宇凡;杜树新;叶凌箭;杨泽宇设计研发完成，并于2023-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识与数据双驱动的厂级分布式过程监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识与数据双驱动的厂级分布式过程监测方法，首先通过工艺流程中的过程知识来确定变量之间的因果关系，通过变量之间因果关系得到知识因果图，通过知识因果图对工艺流程进行建模，并将流程中的变量划分为几个有物理意义的子块，使过程变量分解具有可解释性，然而若只将变量之间的因果关系作为衡量分块的唯一指标则不能保证后续故障检测性能达到最优，针对此，在基于知识因果图分块的基础上引入标准化互信息得到子块内变量之间的数据相关性，并将相关性高的变量进一步划分成单独的子块，最终的划分结果既有可解释性也在数据上相关性更高。在故障检测阶段才用先局部检测后全局融合的方法，具有全局发现问题快速定位子块的优势。

本发明授权一种基于知识与数据双驱动的厂级分布式过程监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识与数据双驱动的厂级分布式过程监测方法，其特征在于，包括以下各步骤： 1收集过程正常运行工况的数据集，即训练集，记为Xm×n，m为变量数量，n为样本数量； 2根据工艺流程图中变量的属性来确定知识因果图G＝C,E，其中C为因变量的节点集合，E为果变量的节点集合，并通过知识因果将数据集划分为几个有物理意义的子块记为X＝[X1,X2,…,Xq]； 3计算子块内变量之间的标准化互信息值NMIij，并设置一个阈值NMIil，将NMIijNMIil的变量进一步划分为单独的子块记为Xb表示划分后的第b个子块； 4利用随机核主成分分析对每个子块进行阈值的确定记为和 5对于在线检测阶段，对在线收集的数据Ym×t进行2到3的步骤进行分块记为 6对每个子块进行随机核主成分分析得到检测统计量和 7若或则检测出故障，若且则无故障； 8将每个子块的检测结果进行贝叶斯融合得到全局故障检测统计量和SPEGFI，将显著性水平α记为全局检测控制限；若或SPEGFIα则显示为故障，若且SPEGFI≤α则为正常状态； 9对于检测到的故障首先计算子块间的贡献率记为CBCIb，将贡献率高的子块定义为故障子块记为FBS； 10对故障子块进行子块内变量贡献分析记为CVCIb，将贡献率高的变量定义为故障变量记为FVS； 11利用知识因果图对FBS和FVS进行因果分析，得出故障根源与传播路径。

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