[发明专利]一种特征融合转换的大型设备工况诊断预测方法有效
| 申请号： | 202111650997.1 | 申请日： | 2021-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN114004263B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 伍剑波;黄子恒;许钊源;邱巧;郑军;李晋航;石致远 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G01M13/00 |
| 代理公司： | 西安正华恒远知识产权代理事务所(普通合伙) 61271 | 代理人： | 陈选中 |
| 地址： | 610041 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种特征融合转换的大型设备工况诊断预测方法，其包括采集设备各工况的振动信号，建立振动信号的原始振动加速度数据集；对原始振动加速度数据集进行降噪处理，并计算得到时域参数；基于降噪后的振动加速度进行EMD经验模态分解，并计算得到频域参数；通过时域参数和频域参数构建得到训练样本数据集；构建GBDT模型，并将训练样本数据集输入GBDT模型进行训练；提取训练后的GBDT模型中的叶子节点编号集合；对叶子节点编号集合进行One‑hot编码处理，得到稀疏矩阵；将稀疏矩阵输入因子分解机中，得到预测结果。本发明能够降低噪声干扰，得到更高的故障分辨率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 特征 融合 转换 大型 设备 工况 诊断 预测 方法 | ||
【主权项】：
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