发明专利已授权

一种基于特征变量加权的故障分类诊断方法

📄 申请号：CN201811213324.8 📄 发布日：2026/06/25

著录项目信息

申请日

2018-10-09

公开号

CN109376778A

公开日

2019-02-22

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特征加权

应用场景

工业设备故障诊断, 预测性维护, 智能制造, 设备健康管理, 过程监控

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摘要

本发明公开一种基于特征变量加权的故障分类诊断方法，旨在为各参考故障实施特征变量选择与加权，并建立特征变量加权主成分分析模型，从而实施在线故障分类诊断。具体来讲，本发明方法利用近邻成分分析算法，逐个为各参考故障类型区分出特征变量及其异常程度。然后，利用主成分分析算法为各个故障类型加权后的特征变量建立单分类模型。最后，利用这些单分类模型实施在线故障数据所对应的故障类型的诊断。本发明方法利用各故障的特征变量实施故障分类诊断不仅能消除非特征变量的干扰影响，而且在建立单分类模型时通过加权处理还能凸显各个特征变量的差异。因此，本发明方法是一种更为优选的故障分类诊断方法。

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

20190319

?? 实质审查的生效：

20190222

📄 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：15 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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