发明专利已授权

一种基于近邻成分分析的故障类型识别方法

📄 申请号：CN201811213325.2 📄 发布日：2026/06/25

著录项目信息

申请日

2018-10-09

公开号

CN109409425B

公开日

2021-06-15

申请人

宁波大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62

技术画像

所属领域

故障诊断故障诊断模式识别机器学习

应用场景

工业设备故障诊断, 设备健康管理, 预测性维护, 智能制造, 工业自动化

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开一种基于近邻成分分析的故障类型识别方法，旨在为各故障类型甄别出相应的故障特征变量及其权重大小后，实施在线故障数据对应故障类型的识别。具体来讲，本发明方法首先利用近邻成分分析这种依赖于单个样本之间近邻关系的算法，逐个找出各故障类型可用数据对比正常工况数据之间出现异常变化的特征变量及其权重系数。其次，在经特征变量加权处理后逐个计算在线故障数据与各个故障类型数据点的之间的距离。最后，通过最小距离识别故障类型。与传统方法相比，本发明方法不仅利用了各故障的特征变量而且还能区分出特征变量之间的重要性程度差异，能充分保证故障类型识别的正确率。因此，本发明方法是一种更为优选的故障类型识别方法。

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

20210615

✅ 授权

20190326

?? 实质审查的生效：

20190301

📄 公开

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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：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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