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龙图腾网获悉南通理工学院申请的专利一种基于改进型LDA的化工生产流程中的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：CN118466452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202410623185.5，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种基于改进型LDA的化工生产流程中的故障检测方法是由陈浩;张海飞设计研发完成，并于2024-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进型LDA的化工生产流程中的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型LDA的化工生产流程中的故障检测方法。包括如下步骤：收集包含时间信息的数据集，构建包含异常值的数据集；通过时间滞后窗口将包含时间信息的数据集扩展为二维数据矩阵；基于LDA函数，采用F范数作为度量标准，引入非降维投影矩阵和软约束，构建故障诊断模型；使用梯度下降和交替最小化法对故障诊断模型中的参数进行更新；使用T2统计量衡量样本之间的差异，使用核密度估计方法计算T2的控制极限，从而实现故障检测。本发明采用F范数作为度量标准，增强了算法的鲁棒性，同时引入非降维投影矩阵和软约束构建故障诊断模型，使得模型具备较高的故障检测精度。

本发明授权一种基于改进型LDA的化工生产流程中的故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型LDA的化工生产流程中的故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：收集包含时间信息的数据集，构建包含异常值的数据集；通过时间滞后窗口将包含时间信息的数据集扩展为二维数据矩阵；基于LDA函数，采用F范数作为度量标准，引入非降维投影矩阵和软约束，构建故障诊断模型；使用梯度下降和交替最小化法对故障诊断模型中的参数进行更新；使用T2统计量衡量样本之间的差异，使用核密度估计方法计算T2的控制极限，从而实现故障检测；所述LDA函数为： 式中，||·||F表示矩阵的F范数，假设数据有c个类别，i代表类别索引，j代表第i类中的样本索引，Mi表示第i类的样本数，W∈Rm×k表示投影矩阵，m为矩阵W的行数，k为矩阵W的列数，表示第i类的平均值，表示所有样本的平均值，代表第i类的第j个样本；所述采用F范数作为度量标准具体为：将LDA函数中的平方项替换为线性项，改进后的目标函数表示为： 采用F范数测量目标函数的类内和类间散射矩阵；所述引入非降维投影矩阵后的目标函数表示为： 式中，Q∈Rm×m表示非降维投影矩阵，xi表示第i个样本的特征向量，||·||21表示L21范数；n表示样本个数；引入软约束具体为：引入矩阵矩阵的行数是m，列数是k-1，该矩阵包含了除wj′以外的其他特征向量，假设wj′表示如下： 其中，dj′代表特征向量的参数，j′表示特征的索引，接着最小化wj′和之间的相关性，然后定义如下规则: 其中，t是一个标量，dj′k-1代表第k-1个特征的特征量，ra,b表示如下： 式中，a和b表示两个向量，和分别是ai和bi的均值，ai和bi分别是向量a，b的第i个元素，σa和σb代表向量a，b的标准偏差，最终简化得到的表达式表示如下： 所述故障诊断模型为： 式中，λ，η，μ1和μ2表示平衡参数。

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