【摘 要】
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针对工业生产过程中，非平稳变量间服从非线性协整关系所导致的非平稳特征提取难题，提出一种条件驱动的非线性协整算法。首先，根据设备的运行状态，对数据进行重构，将数据从时间轴重构至条件轴，使得每一个条件片内的数据具有相似的过程特性。为解决数据重构时存在的时序信息损失问题，利用重排自回归保留序列的时序信息。然后，对于重构后的条件片，根据相邻条件片协整模型的相似度合并条件片，捕捉条件轴上协整关系的变化，将协
【机 构】
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浙江大学控制科学与工程学院NGICS大平台
【基金项目】
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浙江省重点研发计划资助项目（2019C01048）； 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（浙江大学NGICS大平台）；
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针对工业生产过程中，非平稳变量间服从非线性协整关系所导致的非平稳特征提取难题，提出一种条件驱动的非线性协整算法。首先，根据设备的运行状态，对数据进行重构，将数据从时间轴重构至条件轴，使得每一个条件片内的数据具有相似的过程特性。为解决数据重构时存在的时序信息损失问题，利用重排自回归保留序列的时序信息。然后，对于重构后的条件片，根据相邻条件片协整模型的相似度合并条件片，捕捉条件轴上协整关系的变化，将协整关系相似的数据划分至同一工况，并建立统一的协整模型。最后，利用某风电场数据对所提算法的有效性进行了验证，并通过与传统线性协整算法的比较说明其优越性。
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