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申请/专利权人：山东浪潮智能生产技术有限公司

摘要：本发明属于设备故障监测的技术领域，涉及一种基于AI辅助的CPB门限值设定方法和系统。该方法包括：获取样本产品的第一传感器监测数据，并构建标识产品运行状态的标签矩阵；计算第一传感器监测数据在其每个CPB频段上的能量值，得到能量矩阵；基于能量矩阵和标签矩阵构建CPB频段能量特征向量；获取待测产品的第二传感器监测数据，并计算第二传感器监测数据在其各CPB频段上的能量分布，以获取第二传感器监测数据对应的特征向量；将第二传感器监测数据对应的特征向量与构建的CPB频段能量特征向量进行对比，以判断待测产品当前的运行状态类别。本发明解决了传统CPB门限设定对人工经验依赖性强和选定特征频段困难的问题。

主权项：1.一种基于AI辅助的CPB门限值设定方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取第一数据：获取样本产品在一个采样周期内的第一传感器监测数据，并记录所述第一传感器监测数据的标签，以构建用于标识样本产品的运行状态类别的标签矩阵L；S2、数据处理：对所述第一传感器监测数据进行傅里叶变换，得到所述第一传感器监测数据的CPB频谱，将所述第一传感器监测数据的CPB频谱划分为若干CPB频段，并计算所述第一传感器监测数据在其每个CPB频段上的能量值，得到能量矩阵E1；S3、构建CPB频段能量特征向量：从所述能量矩阵E1中过滤出标签矩阵L中样本产品在各个运行状态类别下所对应的行向量，形成样本产品在各个运行状态类别下所对应的CPB能量矩阵子集，对所述CPB能量矩阵子集的列向量进行处理，根据每个CPB频段的能量分布构建CPB频段能量特征向量，特征向量元素值为能量分布密度值或与主数据分布区间的相关值；S4、获取第二数据及其特征向量：获取待测产品在当前运行状态下的第二传感器监测数据，对所述第二传感器监测数据进行傅里叶变换，得到所述第二传感器监测数据的CPB频谱，将所述第二传感器监测数据的CPB频谱划分为若干CPB频段，并计算第二传感器监测数据在其各CPB频段上的能量分布，以得到第二传感器监测数据对应的特征向量；S5、CPB频段特征比对：将所述第二传感器监测数据对应的特征向量与步骤S3中构建的CPB频段能量特征向量进行对比，以判断待测产品当前的运行状态类别。

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