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申请/专利权人：杭州携测信息技术股份有限公司

摘要：本发明属于故障诊断技术领域，本发明公开了一种基于数据处理的色谱仪故障诊断分析方法及系统；包括：获取色谱仪在n个时间点的运行数据，并将运行数据进行预处理，得到标准化运行数据；基于标准化运行数据生成相似度矩阵；基于相似度矩阵，使用改进聚类算法将标准化运行数据进行聚类，得到N个聚类簇；计算每个聚类簇的密度中心和离散度，并基于密度中心和离散度构建故障特征向量；利用预先构建完成的分类模型对故障特征向量进行分类，得到故障类型并发送至控制终端，将复杂的故障诊断过程智能化，使操作人员可以轻松快捷地获取诊断结果。

主权项：1.一种基于数据处理的色谱仪故障诊断分析方法，其特征在于，包括：S1、获取色谱仪在n个时间点的运行数据，并将运行数据进行预处理，得到标准化运行数据；S2、基于标准化运行数据生成相似度矩阵；S3、基于相似度矩阵，使用改进聚类算法将标准化运行数据进行聚类，得到N个聚类簇；S4、计算每个聚类簇的密度中心和离散度，并基于密度中心和离散度构建故障特征向量；利用预先构建完成的分类模型对故障特征向量进行分类，得到故障类型并发送至控制终端；所述进行聚类的方式包括：定义聚类算法的输入为标准化运行数据、相似度矩阵SY以及密度阈值den；输出为N个聚类簇；对于每个数据点x_g，获取其密度，密度的获取方式包括：基于相似度矩阵SY，预设相似度阈值，将与x_g之间相似度得分大于相似度阈值的所有其他的数据点提取出，并计算它们与x_g之间的相似度之和作为密度；将所有密度大于密度阈值den的数据点标记为聚类中心点；对于每个非中心点，基于相似度矩阵SY找到与其最相似的中心点，记作最近邻中心；创建一个新的空簇，对每个非中心点，将其加入到包含其最近邻中心的簇中；重复直到所有非中心点都被分配到某个簇；计算任意两个簇C1和C2之间的最大链接相似度SHG（C1，C2）；若SHG（C1，C2）大于或等于密度阈值den，则将C1和C2合并为一个新簇；重复直到不能再合并簇为止，得到N个聚类簇；所述密度阈值den的定义方式包括：对于每个数据点x_g，计算它到第L个最近邻居的距离d_Lx_g，记为L-距离；将所有数据点的L-距离收集起来，绘制L-距离分布曲线或直方图，在L-距离分布曲线上，找到分割双峰的谷底位置，记为d_v；将密度阈值den设置为d_v。

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