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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于多源数据融合的石油炼化装置保护层失效检测、诊断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：CN119758957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411883846.4，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权基于多源数据融合的石油炼化装置保护层失效检测、诊断方法及系统是由周纯杰;王明璐;徐裴行;梁旭清;童清林设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的石油炼化装置保护层失效检测、诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于工业控制系统安全技术领域，公开了一种基于多源数据融合的石油炼化装置保护层失效检测方法。本发明通过归一化和报警等级，利用石油炼化装置仿真软件上收集数据，得到归一化的过程监测数据训练矩阵和统计报警信息矩阵；按照最大相关—最小冗余原则，筛选保护层失效检测、诊断的变量集合；融合利用离散贝叶斯分类器在统计报警信息数据上得到保护层失效检测、诊断结果，和利用连续贝叶斯分类器在过程监测数据训练数据矩阵上得到保护层失效检测、诊断结果，得到最终保护层失效检测、诊断结果。与现有方法对比，本文创造性地融合了统计报警信息数据，消除了过程监测数据中的噪声对保护层失效检测、诊断的干扰。

本发明授权基于多源数据融合的石油炼化装置保护层失效检测、诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的石油炼化装置保护层失效检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，确定滑动窗口长度和采样间隔； 步骤2，采集过程监测数据，并基于步长更新过程监测数据矩阵； 步骤3，对过程监测数据进行列向量归一化； 步骤4，通过归一化过程监测数据生成统计报警信息； 步骤5，按照最大相关-最小冗余指标筛选变量集合； 步骤6，利用统计报警信息数据，使用离散贝叶斯分类器得到保护层失效检测、诊断结果ca； 步骤7，利用过程监测数据，使用连续贝叶斯分类器得到保护层失效检测、诊断结果cx； 步骤8，融合ca和cx，得到最终保护层失效检测、诊断结果cf； 基于滑动窗口长度和采样间隔采集过程监测数据，包括： 确定初始采样时刻的过程监测数据训练矩阵为：X0∈Rn×w；其中n为过程监测总体变量个数，w为采样窗口长度； 在经过k次采样后，过程监测数据训练矩阵更新为：XkΔt；其中Δt为采样间隔； 对过程监测数据训练矩阵进行中心化处理，生成归一化的过程监测数据训练矩阵，包括： 通过公式：确定归一化的过程监测数据训练矩阵 统计报警信息数据按照归一化的过程监测数据由公式： 生成；其中σj为第j个变量的标准差，p为警报等级常数，p越大报警等级越高，即石油炼化装置当前运行状态偏离正常状态程度越大； 所述过程监测数据更新k次采样后生成的统计报警信息数据训练矩阵为：AkΔt∈Rn×w； 离散的贝叶斯分类器按照公式： 计算每类保护层失效情况概率；由此，基于公式：得到保护层失效概率最高的一类情况ca； 连续的贝叶斯分类器，按照公式： 计算每类保护层失效情况概率； 通过多元核密度估计方法近似Pxtk|c，使用代替Pxtk|c，其中 其中K为核函数，本实施采取多元正态核函数，即： H为对称正定矩阵： 得到 于是，由此，基于公式： 得到保护层失效概率最高的一类情况cx； 融合离散贝叶斯分类器和连续贝叶斯分类器结果，基于公式： 得到最终保护层失效检测结果cf。

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