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一种基于故障机理和统计模型在线学习的机械设备故障诊断方法

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一种基于故障机理和统计模型在线学习的机械设备故障诊断方法，属于机械设备故障诊断领域，具体步骤为：(1)基于工况特性与实时状态监测数据构建健康数据生成模型；(2)基于故障机理和健康数据生成模型构建诊断模型；(3)判别设备可能发生的故障类型；(4)确定设备发生的各类型故障概率。本方法将设备故障机理和实时运行数据相结合，构建针对具体一台设备的故障诊断模型，有效解决了现有方法中模型学习故障案例数据不足，模型泛化能力差的问题。

著录项

公开/公告号CN109033930A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-12-18

原文格式PDF
申请/专利权人北京化工大学;
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申请/专利号CN201810424763.7
发明设计人马波;蔡伟东;赵大力;高金吉;江志农;
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申请日2018-05-07
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;
代理人刘萍
地址 100029 北京市朝阳区北三环东路15号
入库时间 2023-06-19 07:51:04

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-01-11

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20180507

实质审查的生效
2018-12-18

公开

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