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申请/专利权人：中国水利水电第九工程局有限公司;湖南省水利发展投资有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于多维传感器的TRD施工过程设备故障监测方法，包括：获取目标数据的多个数据集，根据目标数据对应数据集中所有时刻的转速以及阻力，获得目标数据的异常程度；根据目标数据对应数据集对应时刻阻力关系，获得对目标数据异常程度可信度的影响程度；根据目标数据对应的数据集对应时刻的阻力、转速以及影响程度，获得目标数据异常程度的可信度；对于一个震动数据在对应的多个数据集中的异常程度与可信度，加权获得一个震动数据最终的异常程度；根据震动数据最终的异常程度剔除异常噪声数据进而识别掘进机设备故障。本发明降低了监测震动数据受异常噪声数据的影响，提高设备故障监测的准确性。

主权项：1.基于多维传感器的TRD施工过程设备故障监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：在所采集的掘进头震动数据中针对每一个震动数据获取长度不同的多个数据集，每个所述数据集中又包含若干个震动数据；由单个震动数据在时序上与其最相邻的个震动数据构成单个震动数据对应的数据集，其中N0=10，f=4，K的取值为[1，2，3，4，5，6，7，8]；将任意一个震动数据记为目标数据，对于目标数据对应的任意一个数据集，根据数据集中包含的所有震动数据对应时刻掘进头的转速以及掘进头所受到的阻力，获取目标数据对应数据集中的每个震动数据的均值权重因子；根据目标数据对应的数据集中所有震动数据的均值权重因子确定目标数据对应数据集的均值；根据目标数据对应数据集的均值并利用z-score算法获得目标数据在对应数据集中的异常程度；根据目标数据对应数据集中所有震动数据对应时刻掘进头受到的阻力关系，获得目标数据异常程度的影响程度；根据目标数据对应数据集内所有震动数据对应时刻掘进头受到的阻力以及掘进头的转速关系，获得掘进头的阻力可信度以及掘进头的转速可信度；根据掘进头的阻力可信度、掘进头转速可信度以及所述目标数据异常程度的影响程度，获得目标数据在对应数据集中的异常程度的可信度；根据目标数据在对应多个数据集中的异常程度以及目标数据在对应多个数据集中的异常程度的可信度，获得目标数据最终的异常程度；根据目标数据最终的异常程度去除掘进头震动数据中的异常噪声数据，根据剔除异常噪声后的震动数据识别出掘进机设备故障；所述目标数据对应数据集中的每个震动数据的均值权重因子的具体计算公式如下： 式中，，分别表示第i个震动数据与其所对应数据集中第s个震动数据对应时刻掘进头的转速，，分别表示第i个震动数据与其所对应数据集中第s个震动数据对应时掘进头所受到的阻力，表示第i个震动数据对应数据集中第s个震动数据的均值权重因子；其中第i个震动数据表示目标数据；所述目标数据异常程度的影响程度的具体计算公式如下： 式中，表示第i个震动数据对应时刻掘进头受到的阻力大小，表示第i个震动数据对应数据集内所有震动数据对应时刻掘进头的阻力大小的标准差，，分别表示第i个震动数据对应数据集中第s个震动数据、第s+1个震动数据对应时刻掘进头的阻力大小，表示第i个震动数据对应数据集包含的震动数据个数，表示第i个震动数据异常程度的影响程度；其中第i个震动数据表示目标数据；所述目标数据在对应数据集中的异常程度的可信度的具体计算公式如下： 式中，表示第i个震动数据对应时刻掘进头受到的阻力大小，表示第i个震动数据对应数据集中第s个震动数据对应时刻掘进头的阻力，表示第i个震动数据对应数据集包含的震动数据个数，表示掘进头的阻力可信度，表示第i个震动数据异常程度的影响程度；，分别表示第i个震动数据对应时刻掘进头的转速以及第i个震动数据所在数据集中第s个震动数据对应时刻掘进头的转速，表示掘进头转速的可信度，表示第i个震动数据在对应数据集中的异常程度的可信度，norm表示线性归一化函数；其中第i个震动数据表示目标数据；所述目标数据最终的异常程度的具体计算公式如下： 式中，表示第i个震动数据在对应第K个数据集中的异常程度，表示第i个震动数据在对应第K个数据集中的异常程度的可信度，表示第i个震动数据最终的异常程度；其中，第i个震动数据表示目标数据。

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