中国人民解放军火箭军工程大学孔祥玉获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利针对非线性混合随机分布系统的质量相关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：CN116184953B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310006426.7，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权针对非线性混合随机分布系统的质量相关过程监测方法是由孔祥玉;周红平;罗家宇;陈雅琳;刘美枝设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本针对非线性混合随机分布系统的质量相关过程监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种针对非线性混合随机分布系统的质量相关过程监测方法，涉及故障检测技术领域，所述方法包括对待检测设备的高斯变量矩阵和非高斯变量矩阵均依次进行特征空间映射和零均值归一化处理得到待检测设备的高斯变量核矩阵和非高斯变量核矩阵；根据高斯变量核矩阵和非高斯变量核矩阵计算设备高斯部分质量相关统计量和非高斯部分的特征统计量；将待检测设备高斯部分的质量相关统计量和非高斯部分的特征统计量输入训练好的RVM模型中，得到待检测设备发生质量相关故障的概率；根据待检测设备发生质量相关故障的概率判断待检测设备是否发生质量相关故障，本发明提高了质量相关故障的检测率，降低了故障检测的误报率。
本发明授权针对非线性混合随机分布系统的质量相关过程监测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对非线性混合随机分布系统的质量相关过程监测方法，其特征在于，包括： 获取待检测设备的高斯变量矩阵和非高斯变量矩阵；所述高斯变量矩阵包括所有满足高斯分布特征的过程变量的样本值；所述非高斯变量矩阵包括所有满足非高斯分布特征的过程变量的样本值； 对所述待检测设备的高斯变量矩阵和非高斯变量矩阵均依次进行特征空间映射和零均值归一化处理得到所述待检测设备的高斯变量核矩阵和非高斯变量核矩阵； 根据所述待检测设备的高斯变量核矩阵和非高斯变量核矩阵计算所述设备高斯部分的质量相关统计量和非高斯部分的特征统计量；具体为：利用MKPLS模型得到高斯部分的质量相关统计量；利用KICA模型得到非高斯部分的特征统计量； 将所述待检测设备高斯部分的质量相关统计量和非高斯部分的特征统计量输入训练好的RVM模型中，得到所述待检测设备发生质量相关故障的概率； 根据所述待检测设备发生质量相关故障的概率确定所述待检测设备是否发生质量相关故障。
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