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基于独立分量分析与相关性准则的旋转机械故障诊断方法

摘要

本发明涉及信号处理及人工智能,旨在提供一种基于独立分量分析与相关性准则的旋转机械故障诊断方法。包括:测量旋转机械的多通道振动信号,利用独立分量分析算法进行变换;基于相关性准则与贝叶斯信息准则的分离信号选取,提取故障特征向量;旋转机械支持向量机诊断模型训练与诊断,以输入特征向量R输入模型对旋转机械进行故障诊断,根据预设的判断条件对诊断结果进行分类并发出警报。本发明解决了以往独立分量分析仅应用在人工诊断而极少应用在人工智能诊断方面的问题,较大程度地提升了旋转机械故障诊断的准确性,因此,本发明具有很好的使用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN111693311A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州哲达科技股份有限公司;

    申请/专利号CN202010482741.3

  • 申请日2020-05-30

  • 分类号G01M99/00(20110101);G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构33212 杭州中成专利事务所有限公司;

  • 代理人周世骏

  • 地址 310012 浙江省杭州市西湖区教工路88号立元大厦六楼

  • 入库时间 2023-06-19 08:20:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-10

    授权

    发明专利权授予

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