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申请/专利权人：北京国双科技有限公司
摘要：本发明实施例提供一种设备工况诊断模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，属于设备故障诊断技术领域。该设备工况诊断模型训练方法包括：获取设备运行的样本数据集，将样本数据集划分为训练集、验证集和测试集，并提取各样本数据的示工图；对于训练集和验证集的各个样本数据，从相应示工图的边缘轮廓点中提取傅里叶描述子；确定傅里叶描述子的初始候选集，并得到该初始候选集中每一项所对应的特征向量；对于所述初始候选集的各项，分别训练模型直至模型收敛，根据初始候选集的各项在测试集的指标确定最优项及其相应的模型参数，得到最优的训练模型。本模型训练方法能有效提取示工图的特征，以实现对故障工况进行更准确的预测。
主权项：1.一种模型训练方法，所述模型用于设备的工况诊断，所述模型训练方法包括：获取所述设备运行的样本数据集，根据预设的比例将所述样本数据集划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集，并提取各个样本数据的示工图，其中，所述样本数据集中的每个样本数据包括设备运行中的位移、载荷数据和标注的工况数据；对于所述训练数据集和所述验证数据集的各个样本数据，从相应的示工图的边缘轮廓点中提取傅里叶描述子；根据傅里叶描述子重构可视化，确定所述傅里叶描述子的初始候选集，并得到该初始候选集中每一项所对应的特征向量，其中，所述初始候选集的各项为从所述傅里叶描述子截取的不同长度；对于所述初始候选集的各项，分别将每一项相应的特征向量输入到XGBoost模型，调整模型参数，训练模型直至模型收敛，根据所述初始候选集的各项在所述测试数据集的指标，确定所述初始候选集的最优项及其相应的模型参数，得到最优的训练模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京国双科技有限公司 设备工况诊断模型训练方法、装置、存储介质及电子设备
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