1、由于原料性質、設備磨損、過程負荷等因素的影響，復雜工業(yè)系統會出現多個穩(wěn)定操作模態(tài)，各穩(wěn)態(tài)之間的過渡過程具有明顯的動態(tài)特性?，F有多模態(tài)處理方法大多沒有考慮過渡過程的監(jiān)測；在考慮過渡過程的情況下，因沒有進行有效的過渡過程特征提取，使得模態(tài)劃分及多模態(tài)異常檢測的效果都不理想。另一方面，工業(yè)過程數據多具有多尺度特性，但多尺度框架下的多模態(tài)異常檢測研究還較少。
　　本文基于數據驅動的方法對上述問題展開了研究，以保障多模態(tài)系統安全、高效的運行

2、。主要工作如下：⑴通過提取過程數據的微分幾何特征，刻畫過程動態(tài)特性，基于擴維后的數據，提出一種基于微分幾何特征聚類的模態(tài)劃分方法。⑵從過渡模態(tài)數據的動態(tài)漸變特性出發(fā)，研究過渡過程動態(tài)特征抽取技術，提出了基于時變滾動球的過渡模態(tài)異常檢測模型，有效進行過渡模態(tài)異常檢測。⑶針對具有多尺度特性的多模態(tài)過程，開展了多尺度框架下的多模態(tài)異常檢測研究，分別建立穩(wěn)態(tài)多尺度主元分析模型和過渡模態(tài)多尺度微分幾何模型，最終實現了多尺度框架下的多模態(tài)異常檢測。