发明专利已授权

一种基于故障特征变量选择的故障类型匹配方法

📄 申请号：CN201811213323.3 📄 发布日：2026/06/10

著录项目信息

申请日

2018-10-09

公开号

CN109407649B

公开日

2021-01-05

申请人

宁波大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G05B23_02

IPC 分类号

G05B23_02

技术画像

所属领域

故障诊断故障诊断特征选择模式识别

应用场景

工业故障诊断, 设备预测性维护, 智能制造, 设备状态监测, 质量控制

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摘要

本发明公开一种基于故障特征变量选择的故障类型匹配方法，旨在解决如何在各故障类型训练样本数据量有限的前提下，针对历史数据库中各故障类型实施故障特征变量选择，并利用该特征变量实施故障类型匹配的问题。具体来讲，本发明方法首先利用近邻成分分析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。然后，利用故障特征变量实施窗口矩阵之间的相似度计算。最后，通过最大相似度判别故障类型。本发明方法利用各故障的特征变量实施故障类型匹配不仅能消除非特征变量的干扰影响，而且还能直接降低变量维数，从而使样本数有限的问题不显得那么突出。因此，本发明方法是一种更为优选的故障诊断方法。

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

20210105

✅ 授权

20190326

?? 实质审查的生效：

20190301

📄 公开

一种基于特征变量加权的故障分类诊断方法

当前第 / 件

一种基于加权近邻决策的故障分类诊断方法

同领域国内专利 · IPC: (G05B23_02)

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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：19 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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