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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于改进对抗自编码网络的间歇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：CN119861683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411841866.5，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种基于改进对抗自编码网络的间歇过程故障检测方法是由李擎;万家祺;黄健;杨旭;崔家瑞;阎群设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进对抗自编码网络的间歇过程故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进对抗自编码网络的间歇过程故障检测方法，属于间歇工业过程监测技术领域，其包括：在间歇过程正常运行状态下，收集多个批次的过程数据，并对收集的数据进行预处理，将预处理后的数据作为训练样本；在对抗自编码网络的损失函数中增加预测损失项，构建出时间窗口增强对抗自编码网络；其中，预测损失项基于预训练的时间序列预测器得到；利用训练样本对时间窗口增强对抗自编码网络进行训练；利用训练好的时间窗口增强对抗自编码网络实现间歇过程故障检测。本发明在传统对抗自编码网络的基础上进一步考虑了时间序列的前后依赖关系，在处理间歇过程的不同批次数据时具有更好的适应性，提高了故障检测的准确性。

本发明授权一种基于改进对抗自编码网络的间歇过程故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进对抗自编码网络的间歇过程故障检测方法，其特征在于，包括： 在间歇过程正常运行状态下，收集多个批次的过程数据，并对收集的过程数据进行预处理，将预处理后的过程数据作为训练样本； 在对抗自编码网络的损失函数中增加预测损失项，构建出时间窗口增强对抗自编码网络；其中，所述预测损失项基于预训练的时间序列预测器得到； 利用训练样本对时间窗口增强对抗自编码网络进行训练； 利用训练好的时间窗口增强对抗自编码网络实现间歇过程故障检测； 在对抗自编码网络的损失函数中增加预测损失项，构建出时间窗口增强对抗自编码网络，具体为： 建立时间序列预测器：使用滑动时间窗口对数据进行划分，使用划分好的三维时间窗口数据训练时间序列预测器，提取数据时间依赖性，并对未来的过程变化进行预测；具体地，时间序列预测器的建立过程为：窗口化训练数据输入：将一批连续的时间序列数据按照时间段进行划分，把连续的时间序列数据转换成多个时间片段，以得到窗口化数据；其中，每一时间片段数据由相应时间段内的观测数据组成；将窗口化数据作为时间序列预测器的输入，训练时间序列预测器：并初始化权重参数βi和偏置r，阶数与时间窗口长度s一致，列向量xk为收集于t＝k时刻的观测数据，xk-i与xk具有相同的维度，为t＝k时刻的模型预测结果；通过计算时间序列预测器的输出数据与实际数据的均方误差，并进行反向传播算法，确定时间序列预测器最终的网络参数，得到训练好的时间序列预测器； 建立对抗自编码器模型，其包括编码器Ge、解码器Gd和判别器Gy，并初始化网络参数θe,θd，θy，与数据先验分布； 所述预测损失项的获取方式为： 将对抗自编码网络的重构输出输入至预训练的时间序列预测器，计算时间序列预测器的输出与实际数据的均方误差，并将计算结果作为预测损失项； 所述时间窗口增强对抗自编码网络的损失函数的计算方式为： 计算对抗自编码网络的重构输出与对抗自编码网络的原始输入的均方误差，并将重构输出与原始输入的均方误差作为重构损失项； 将预测损失项与重构损失项之和作为时间窗口增强对抗自编码网络的损失函数。

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