发明专利已授权

一种基于XGBoost特征提取的压缩机故障诊断方法

📄 申请号：CN201910100466.1 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-01-31

公开号

CN109829236B

公开日

2023-04-18

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2113

IPC 分类号

G06F18_2113 , G06F18_214 , G06F18_2431 , G06F18_241 , G06F18_2411 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

机器学习机器学习故障诊断特征提取

应用场景

工业设备故障诊断, 压缩机状态监测, 设备预测性维护, 智能制造, 设备健康管理

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摘要

本发明公开了一种基于XGBoost特征提取的压缩机故障诊断方法。首先，根据故障数据与故障类型自定义XGBoost算法的损失函数，迭代构建故障分裂树；其次，提取样本在故障树中的叶子结点位置索引向量并进行特征编码重构，得到隐含故障信息的智能化表征；然后，基于该表征矩阵，使用SVM、神经网络算法分别建立故障预测模型，实现多故障模式的预测诊断。这种方法的特点是，能够充分挖掘数据中隐含故障特征信息，使故障诊断预测的精度更高。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种融合三维激光雷达和单目相机的3D目标检测方法

当前第 / 件

一种基于模式轮廓限制的毫米波雷达人体动作识别方法

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G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：26 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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