[发明专利]故障特征信息提取与早期故障预警的方法及系统在审
| 申请号： | 201910571976.7 | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110262458A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 张彩霞;王向东;曾平 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 蔡伟杰 |
| 地址： | 528000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了故障特征信息提取与早期故障预警的方法及系统，包括：获得系统状态的数据，对系统状态的数据进行预处理，提取出特征信息，获取标准化变量，建立标准化变量的协方差矩阵；结合PCA主成分分析方法对协方差矩阵进行降维，选取贡献率最大的主成分；实时监测和采集所述贡献率最大的主成分的数据，作为时间序列数据，通过拟合建模，得到时间序列模型和预测误差数据；对预测误差数据进行判断，发出预警信号。本发明通过PCA主成分分析方法对数据进行降维，提取贡献率高的主成分，通过主成分的时间序列数据得到预测误差数据，对预测误差数据进行判断，对故障及时预测诊断，很大程度上降低诊断难度以及人工检查成本。 | ||
| 搜索关键词： | 预测误差 贡献率 故障特征信息 时间序列数据 标准化变量 协方差矩阵 主成分分析 早期故障 降维 预处理 预警 时间序列模型 诊断 获得系统 人工检查 实时监测 特征信息 系统状态 预警信号 建模 拟合 采集 预测 | ||
【主权项】：
1.故障特征信息提取与早期故障预警的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获得系统状态的数据，对所述系统状态的数据进行预处理；步骤二：对于预处理后的系统状态的数据进行特征提取，提取出特征信息；步骤三：采用均值标准差标准化方法处理特征信息，获取标准化变量，建立标准化变量的协方差矩阵；步骤四：结合PCA主成分分析方法对协方差矩阵进行降维，删去无关主成分，选取对故障贡献率最大的前n个主成分PTx，其中P为特征值对应的特征向量，x＝(xi)表示第i个特征，选取贡献率最大的主成分；步骤五：实时监测和采集所述贡献率最大的主成分的数据，作为时间序列数据，对时间序列数据进行处理和拟合建模，得到时间序列模型；步骤六：通过时间序列模块预测出预测值数据，得到预测误差数据；步骤七：当所述预测误差数据中的众数大于预设的变化水平阈值时，发出预警信号。
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