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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于CDVAE的批次过程故障监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：CN117032114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202311016097.0，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于CDVAE的批次过程故障监测方法是由刘忠;楼旭阳设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CDVAE的批次过程故障监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CDVAE的批次过程故障监测方法，属于故障监测技术领域。本发明的方法包括“离线建模”和“在线监测”两个部分；其中“离线建模”首先对已采集的批次过程数据进行标准化和二维滑窗处理，根据历史经验划分数据各个阶段；其次建立CDVAE模型，并构建故障监测统计量，利用核密度估计方法计算控制限；“在线监测”包括对在线采集数据进行标准化处理，计算统计量并判断运行状态；本发明能有效处理批次过程的多阶段，非线性，以及二维动态特性，能够明显提高故障检测率，降低误报率，具有较高的实际应用价值。

本发明授权一种基于CDVAE的批次过程故障监测方法在权利要求书中公布了：1.一种批次过程故障监测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：采集三维正常生产过程的历史数据，三个维度分别为批次维度、变量维度和时间维度； 步骤2：根据批次过程工艺信息，确定数据的各阶段划分，并对采集的数据进行标准化处理； 步骤3：将标准化处理后的数据按照所述批次维度展开，并进行二维滑窗处理，获取输入数据； 步骤4：设计CDVAE模型的结构并进行训练； 所述CDVAE模型分为编码器和解码器，所述编码器第一层维度由输入数据和批次的阶段信息决定，编码器网络其他维度逐渐变小，以实现原始数据信息压缩，编码器最后一层网络最小，该层提取的特征更加抽象； 所述解码器与所述编码器具有反向对称结构，层数不断增加，最后一层网络维度与所述输入数据的维度相同； 步骤5：训练结束后，建立浅空间统计量、残差空间统计量，并根据历史数据利用核密度估计计算这两个统计量的控制限； 步骤6：获取实时采样数据；其中，为第j个变量在第k个时刻的采样值； 步骤7：采用与历史数据相同的标准化方式，对所述实时采样数据进行标准化处理； 步骤8：通过训练好的模型计算所述浅空间统计量和残差空间统计量； 步骤9：判断所述浅空间统计量和残差空间统计量是否超出控制限，若超出控制限，触发报警；若统计量没有超出控制限，则继续判断是否该批次出现故障。

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江南大学，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市新吴区净慧东道66号(江南大学国家大学科技园)；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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