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龙图腾网获悉浙江中控技术股份有限公司申请的专利一种更新模型的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：CN116050542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310087391.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种更新模型的方法及系统是由周杭南;王长征;樊旻;吴英敏;江安宁设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种更新模型的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种更新模型的方法及系统，获取正常工况下的第一历史数据并进行预处理以得到第二历史数据；根据第二历史数据计算PCA模型的故障限；计算第二历史数据中历史样本的第一类统计量和第二类统计量；确定第二历史数据中判错样本的第一数量；采集第一实时数据并进行预处理以得到第二实时数据；计算第二实时数据中实时样本的第一类统计量和第二类统计量；确定正常样本的第二数量；当第二数量达到第一数量，将第一历史数据中的判错样本替换为正常样本来更新PCA模型；当第二数量未达到第一数量，利用正常样本更新PCA模型的均值和标准差。本方案基于实时数据中的正常样本及PCA模型的参数来更新PCA模型，能够降低更新成本。

本发明授权一种更新模型的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种更新模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取正常工况下的第一历史数据，并对所述第一历史数据进行第一预处理流程以得到第二历史数据； 根据所述第二历史数据计算主成分分析PCA模型的故障限，所述故障限包含第一类故障限和第二类故障限；所述第一类故障限为T2故障限，所述第二类故障限为SPE故障限； 计算所述第二历史数据中每条历史样本的第一类统计量和第二类统计量，其中，所述第一类统计量为T2统计量，所述第二类统计量为SPE统计量； 确定所述第二历史数据中的判错样本以及所述判错样本的第一数量，所述判错样本为：所述第一类统计量大于所述第一类故障限或所述第二类统计量大于所述第二类故障限的历史样本； 采集第一实时数据，并对所述第一实时数据进行第二预处理流程以得到第二实时数据； 计算所述第二实时数据中每条实时样本的第一类统计量和第二类统计量；所述第一类统计量和所述第二类统计量用于确定当前是否发生故障； 确定所累积的正常样本的第二数量，其中，所述正常样本为：所述第一类统计量小于等于所述第一类故障限且所述第二类统计量小于等于所述第二类故障限的实时样本； 当所述第二数量达到所述第一数量时，将所述第一历史数据中的所述判错样本替换为所述正常样本，返回执行对所述第一历史数据进行第一预处理流程以得到第二历史数据这一步骤，以完成所述PCA模型的更新； 当所述第二数量未达到所述第一数量时，利用所述正常样本更新所述PCA模型的均值和标准差；更新后的所述PCA模型能够更好的对故障进行预警。

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