一种基于时空特征解耦的工业过程故障检测方法

本发明涉及一种基于时空特征解耦的工业过程故障检测方法，在MemAE的编码器后分别构建时间分支与空间分支，并为两个分支结构配置独立的记忆模块，分别存储时序动态关系和空间关联关系的记忆，实现了时空特征的有效解耦；在时间分支与空间分支的记忆模块后分别引入DSVDD模块，为每个分支构建独立的高度紧凑的特征空间，增强了正常样本与故障样本之间的区分度；同时，基于DSVDD‑MemAE模型设计了故障检测统计量，联合重构误差与时空分支的DSVDD偏离误差，使得异常数据的判断更为综合全面。本发明能够有效解耦时空特征，扩大正常样本与异常样本的区分度，有效提高故障检测率与工业过程监测的可靠性。