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一种基于贝叶斯的深潜器多变量融合及漏水检测方法

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摘要

本发明涉及一种基于贝叶斯的深潜器多变量融合及漏水检测方法，采集深潜器正常工作状态下的数据，根据稀疏表示方法对采集到的数据进行特征提取，利用两个范数构建目标函数，并将采集到的数据矩阵本身作为字典矩阵，求解凸优化函数得到一个稀疏系数矩阵，包含多个变量之间的重要关联信息；计算变量之间的相关关系，并利用得到的稀疏系数矩阵，以此实现待检测采样观测值的变量特征融合；基于融合后的数据，利用贝叶斯的无监督突变点检测方法，实现深潜器设备的漏水检测。本发明能够将多个变量的信息进行融合，并解决了数据标签困难的现状，有效提高了深潜器设备的漏水检测效果。

著录项

  • 公开/公告号CN113837213A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-12-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院沈阳自动化研究所;

    申请/专利号CN202010588404.2

  • 发明设计人 潘怡君;郑泽宇;付殿峥;仝义明;

    申请日2020-06-24

  • 分类号G06K9/62(20060101);G01M3/00(20060101);

  • 代理机构21002 沈阳科苑专利商标代理有限公司;

  • 代理人王倩

  • 地址 110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号

  • 入库时间 2023-06-19 13:49:36

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-28

    授权

    发明专利权授予

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