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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利自适应慢特征分析的工业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：CN116501013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310475289.1，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权自适应慢特征分析的工业过程故障检测方法是由穆凌霞;张建;金永泽;冯楠;上官安琪;李艳恺;吴世海;黄伟超设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应慢特征分析的工业过程故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应慢特征分析的工业过程故障检测方法，首先采集工业过程传感器测量数据；然后确定与关键变量相关度高的过程状态变量并构成所需数据集；将数据集以6：4的比例分成训练集Xtrain和测试集Xtest，利用训练集数据优化得到故障检测模型；建立故障检测指标的计算公式；最后根据故障检测指标是否超出阈值，判断工业过程的工况是否发生变化，若发生变化，则进行重采样并更新故障检测模型；检测测试集是否发生故障。本发明解决了现有慢特征分析故障检测技术无法适应工业系统多工况运行、无法区分故障和工况切换所引起的异常的问题。

本发明授权自适应慢特征分析的工业过程故障检测方法在权利要求书中公布了：1.自适应慢特征分析的工业过程故障检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、采集工业过程传感器测量数据； 步骤2、确定与关键变量相关度高的过程状态变量并构成所需数据集； 步骤3、将步骤2得到的数据集以6：4的比例分成训练集和测试集，利用训练集数据优化得到故障检测模型； 所述步骤3具体按照以下步骤实施： 步骤3.1、对训练集进行归一化得到，具有零均值且协方差矩阵为单位阵的性质； 步骤3.2、对进行奇异值分解即，其中，为分解得到的对角阵，为分解得到的特征矩阵，为的转置，利用分解得到的矩阵确定白化数据矩阵，白化后的数据的协方差矩阵为单位阵，即具有性质； 步骤3.3、对求导得到，对进行奇异值分解，得到，为分解得到的对角阵，为分解得到的特征矩阵，为的转置，根据、、计算得到变换矩阵，变换矩阵就是需要得到的检测模型； 步骤4、建立故障检测指标的计算公式； 步骤5、根据故障检测指标是否超出阈值，判断工业过程的工况是否发生变化，若发生变化，则进行重采样并更新故障检测模型； 步骤6、检测步骤3得到的测试集是否发生故障。

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西安理工大学，其通讯地址为：710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号；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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