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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本发明提供一种基于多视图膨胀统计特征的工业设备故障诊断方法，系统及存储介质，涉及工业设备故障诊断技术领域，为解决现有方法容易受到噪声的污染，以及提取的特征中存在着冗余与无关特征，导致计算时间长、计算效率低、对硬件的算力要求高的问题。包括：步骤1、获取工业设备运行故障状态的时间序列数据集；步骤2、采用无监督的微分膨胀映射预处理器对时间序列数据进行预处理；步骤3、构建不同贮存比例下的多个过滤式特征选择器，得到多视图特征子集向量及组合特征选择器；步骤4、构建多个分类器，基于多视图特征子集训练多个分类器并构建组合分类器；步骤5、采用组合特征选择器及组合分类器进行设备运行状态的故障诊断。
主权项：1.一种基于多视图膨胀统计特征的工业设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取工业设备运行故障状态的时间序列数据集；步骤2、采用无监督的微分膨胀映射预处理器对时间序列数据进行预处理，包括如下步骤：步骤2-1、采用可调节滤波因子的跟踪微分器对所述时间序列数据进行一阶微分变换，获取一阶微分时间序列；步骤2-2、采用可调节滤波因子的跟踪微分器对时间序列数据再次进行一阶微分变换，获取二阶微分时间序列；步骤2-3、引入膨胀机制对所述时间序列数据、一阶微分时间序列和二阶微分时间序列分别进行多个比例的膨胀映射；步骤2-4、分别提取经膨胀映射后序列的全局统计特征并进行全拼接，得到多样性特征向量数据集；步骤3、构建不同贮存比例下的多个过滤式特征选择器，对特征选择器进行训练，得到多视图特征子集向量及包含多个特征索引的特征选择器，基于多个特征选择器构建组合特征选择器；步骤4、构建多个分类器，基于多视图特征子集训练多个分类器并构建组合分类器；步骤5、对待诊断工业设备运行状态数据进行预处理，采用组合特征选择器进行特征选择，采用组合分类器进行故障诊断，通过引入投票机制集成每个视图上分类器的输出结果，最终得到设备运行状态的故障诊断结果。
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百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于多视图膨胀统计特征的工业设备故障诊断方法、系统及存储介质
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