发明专利 已授权

一种基于随机局部Fisher判别技术的高炉炼铁故障诊断方法

📄 申请号:CN202310787928.8 📄 发布日:2026/06/16

著录项目信息

申请日
2023-06-29
公开号
CN116910540A
公开日
2023-10-20
申请人
浙江理工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

高炉炼铁, 钢铁冶金, 工业过程监控, 智能制造, 设备故障诊断

摘要

本发明公开了一种基于随机局部Fisher判别技术的高炉炼铁故障诊断方法,属于数据处理技术领域,包括:采集高炉炼铁时的样本数据集;对数据样本进行归一化处理;采用随机傅里叶特征映射将归一化处理后的数据进行非线性映射;构建局部Fisher判别分析模型;通过局部Fisher判别分析模型获取样本数据的数据特征;构建基于贝叶斯推理的分类器;根据数据特征,通过分类器对数据样本进行分类;通过样本数据集完成对于分类器的训练;获取高炉炼铁时的实时数据;根据高炉炼铁时的实时数据,通过分类器对高炉进行故障诊断。在本发明中,通过随机特征映射取代核函数,可以处理过程变量之间的非线性关系,使得Fisher判别分析能够运用到非线性映射的关系的高炉故障监测中。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:144 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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