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申请/专利权人：神华神东电力有限责任公司
摘要：本公开涉及一种旋转设备的故障诊断方法、装置、介质、设备及程序产品，涉及机械设备状态监测与故障诊断领域，包括获取旋转设备当前的多模态数据，多模态数据包括振动数据、声音数据、图像数据、温度数据以及压力数据中的任意多者；对多模态数据进行特征提取，得到特征向量；将特征向量输入训练完成的故障识别模型中，得到旋转设备对应的故障类型，其中故障识别模型采用自适应增强AdaBoost算法集成多个正则化极限学习机RELM模型作为弱分类器，可以实现对旋转的设备监测与故障诊断，降低监测和诊断成本及安全隐患。
主权项：1.一种旋转设备的故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取旋转设备当前的多模态数据，所述多模态数据包括振动数据、声音数据、图像数据、温度数据以及压力数据中的任意多者；对所述多模态数据进行特征提取，得到特征向量；将所述特征向量输入训练完成的故障识别模型中，得到所述旋转设备对应的故障类型，其中所述故障识别模型采用自适应增强AdaBoost算法集成多个正则化极限学习机RELM模型作为弱分类器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 神华神东电力有限责任公司 旋转设备的故障诊断方法、装置、介质、设备及程序产品
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