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龙图腾网获悉清华大学无锡应用技术研究院申请的专利一种固定床反应器工业过程的故障预警方法及系统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：CN116680523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310758496.8，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种固定床反应器工业过程的故障预警方法及系统是由王璟德;马方圆;孙巍;纪成设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种固定床反应器工业过程的故障预警方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种固定床反应器工业过程的故障预警方法及系统，包括：获取固定床反应器内部不同空间在正常运行工况下的过程历史数据；对过程历史数据进行数据预处理，得到离线输入数据；根据离线输入数据建立基于卷积自编码器的过程监测模型得到离线结果；在线实时采集固定床反应器内部不同空间在运行工况下的过程数据；对过程数据进行数据预处理，得到在线输入数据；基于在线输入数据根据过程监测模型，得到在线结果；将在线结果与离线结果进行比较，以确定固定床反应器是否发生故障；基于空间特征提取的固定床反应器过程监测方法，能够有效地提取测量变量之间的空间相关性，实现对生产过程故障的超期预警，为操作人员消除故障提供了更充分的时间。

本发明授权一种固定床反应器工业过程的故障预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种固定床反应器工业过程的故障预警方法，其特征在于，包括：离线建模和在线监测；其中， 所述离线建模包括以下步骤： 获取固定床反应器内部不同空间在正常运行工况下的过程历史数据； 对所述过程历史数据进行数据预处理，得到离线输入数据； 所述对所述过程历史数据进行数据预处理，得到离线输入数据，包括： 根据所述过程历史数据在固定床反应器内部的不同空间分布，排列成二维数据矩阵； 将不同时刻下的二维数据矩阵堆叠为三维时间序列数据矩阵，得到离线输入数据； 根据所述三维时间序列数据矩阵提取所述过程历史数据之间的空间相关性；基于拉普拉斯算子的数据增强技术对所述二维数据矩阵进行预处理，增强正常和故障工况下的数据间区别，通过公式2.1进行描述： 其中，Ip,q和Vp,q分别表示原始二维数据矩阵和增强二维数据矩阵中的变量值； 根据所述离线输入数据建立基于卷积自编码器的过程监测模型，并得到离线结果； 所述根据所述离线输入数据建立基于卷积自编码器的过程监测模型，并得到离线结果，包括： 将所述离线输入数据的部分数据作为训练集； 将所述训练集作为输入数据，基于卷积自编码器提取所述训练集变量之间的自相关性、互相关性以及空间相关性，并得到卷积自编码器所提取的数据特征，通过公式3进行描述： ck＝f∑kx*wk+b3， 其中x表示输入数据，wk表示卷积核的权重参数，b表示卷积核的偏置参数，f表示激活函数； 对所述卷积自编码器所提取的数据特征进行重构，获得重构数据，通过公式4进行描述： c'＝f∑kck*wk+b4， 其中c’表示数据重构的输出，ck表示反卷积层的输入，wk表示反卷积层卷积核的权重参数，b表示偏置参数； 根据所述输入数据和所述重构数据计算重构误差，通过公式5进行描述： xi表示输入数据，yi表示输出数据也即重构数据； 其中，单通道的二维卷积核沿变量和时间维度滑动实现卷积运算，可用于同时提取相邻变量之间的互相关和自相关，利用多通道一维卷积核提取过程数据特征，卷积核的每一个核矩阵被用于提取变量的自相关；固定床反应器是一个三维设备，原料自上而下流经反应器，反应和传递均发生在一个三维空间中，在固定床反应器的不同位置安装测量仪器，根据测量仪器的空间分布特征，将测量变量排列成一个二维数据矩阵，将l个时刻二维数据矩阵堆叠成为一个三维时间序列数据矩阵作为过程监测模型t时刻的离线输入数据，利用卷积核的数据局部特征提取的优势，对上述由新的变量排列方式得到的三维时间序列数据矩阵进行局部提取，将l个时刻二维数据矩阵堆叠排列成三维时间序列数据矩阵，采用长度为L的移动窗口在三维时间序列数据矩阵上提取监测变量之间的空间相关性； 所述在线监测包括以下步骤： 在线实时采集固定床反应器内部不同空间在运行工况下的过程数据； 对所述过程数据进行数据预处理，得到在线输入数据； 基于所述在线输入数据根据所述过程监测模型，得到在线结果； 将所述在线结果与所述离线结果进行比较，以确定固定床反应器是否发生故障。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学无锡应用技术研究院，其通讯地址为：214026 江苏省无锡市滨湖区建筑西路777号A3幢13楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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