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摘 要:本发明公开一种基于非线性相似度指标的故障分类诊断方法,该方法旨在解决实际工业过程中实施故障分类诊断方法时面临的三个关键性问题:其一,参考故障类型的可用训练样本数有限;其二,可用的故障训练数据处于操作状态转换的起始阶段,数据非线性程度较强;其三,不同故障的采样数据会在空间分布上存在重叠现象。该发明方法首先通过对每种参考故障类型进行特征变量选择,选择出该种故障最能区别于正常数据的特征变量。然后,仅利用特征变量两两匹配在线故障数据窗口与参考故障数据窗口的相似度。所采用的相似度计算方式是基于窗口数据的非线性相似度指标,根据最小非线性相似度值可以确定出在线检测出的故障类型。与传统分类诊断方法相比,本发明方法通过特征变量选择显著地降低了变量维数,这不仅大大减少了训练数据不充分的制约性,而且还能剔除非特征变量对计算非线性相似度指标的负面影响。此外,该方法通过窗口数据在空间分布上的非线性相似匹配来实施故障相似匹配,能最大化地避免重叠数据的错分类情况。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201610863426.9 | 专利名称: | 一种基于非线性相似度指标的故障分类诊断方法 |
申请日: | 2016-09-22 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01M99/00搜分类 诊断搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |