[发明专利]一种基于改进原型聚类的叶片故障诊断方法有效
| 申请号： | 201911147507.9 | 申请日： | 2019-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN110874584B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 张家安;姜皓龄;王宇星;郝峰 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 付长杰 |
| 地址： | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于改进原型聚类的叶片故障诊断方法，方法包括：首先将采集到的叶片的声音信号利用梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient，MFCC)法提取样本点，找到欧式距离最大两点；然后以这两点为参照点对样本点进行聚类得到不同集合；将不同集合取交集并计算交集样本的中心点，再将样本原型聚类为两类样本点并设置标签；刻画样本标签类别时序图以此诊断叶片是否发生故障。同时构建样本类别概率矩阵，并定义相应的评价指标来判断叶片故障的可信度。本发明对原型聚类的聚类方法进行了改进，使得样本的聚类更加准确，能够提高叶片故障诊断的准确性，而且本发明还建立了相应的评价指标，以此来判断叶片发生故障的可信度大小。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 原型 叶片 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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