[发明专利]一种基于证据K-NN分类器的设备状态检测及预警方法在审
| 申请号： | 201810478420.9 | 申请日： | 2018-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN108764088A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 殷捷 | 申请（专利权）人： | 南京瑞松信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G01R29/26 |
| 代理公司： | 北京方向标知识产权代理事务所(普通合伙) 11636 | 代理人： | 段斌 |
| 地址： | 210000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于证据K‑NN分类器的设备状态检测及预警方法，涉及最邻近分类器技术领域，本发明使用处理器接收传感器控制信号和过程中的噪声相关的传感器信号，识别所述传感器控制信号的频率特性，别传感器控制信号中与传感器控制信号的频率特性足够近而导致测量不准确的噪声频率，检测在传感器信号中出现噪声的噪声频率，处理器发出控制信号使警报器发出预警警报，本发明通过对传感器控制信号和噪声信号进行区分和存储，并通过检测比较做出判断，一旦产生噪声影响就发出预警，能够在进行训练时提供噪声检测，既不会对训练产生影响，又同时可以区分噪声，并及时产生预警警报，使训练工作可以及时中断，免得造成大量的时间浪费。 | ||
| 搜索关键词： | 传感器控制信号 预警 噪声 设备状态检测 传感器信号 控制信号 频率特性 噪声频率 分类器 处理器 警报 最邻近分类器 警报器 接收传感器 噪声检测 噪声信号 噪声影响 检测 证据 测量 存储 中断 | ||
【主权项】：
1.一种基于证据K‑NN分类器的设备状态检测及预警方法，其特征在于：所述方法包括：SS01使用处理器接收传感器控制信号和过程中的噪声相关的传感器信号；SS02识别所述传感器控制信号的频率特性；SS03识别传感器控制信号中与传感器控制信号的频率特性足够近而导致测量不准确的噪声频率；SS04检测在所述传感器信号中出现噪声的噪声频率；SS05处理器发出控制信号使警报器发出预警警报。
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