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一种基于流形学习和softmax的石油钻机健康状态评估方法

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本发明提出一种基于流形学习和softmax的石油钻机健康状态评估方法，属于设备数据分析领域。本发明首先对振动信号进行标准化处理，并提取特征；然后对高维振动信号特征进行基于流形学习的维数简约，得到低维空间特征向量，对低维向量进行softmax模型训练并得到分类结果，计算输出结果序列与健康序列的马氏距离并转换成健康指数进行量化表达，实现对石油钻机系统的健康状态评估。该方法通过对基于最大似然估计的本征维数进行自适应加权，修正数据点的贡献，同时利用标签信息，改进距离度量公式，减小不同类别之间的混叠程度，同时结合马氏距离对石油钻机健康状态进行评估，提高了评估结果的准确性和稳定性，为石油钻机故障预测和维护提供有力支撑。

著录项

公开/公告号CN112507479B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-15

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学;
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申请/专利号CN202011299670.X
发明设计人李波;邓慧敏;胡家文;洪涛;
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申请日2020-11-19
分类号G06F30/17(20200101);G06F30/27(20200101);G06K9/62(20220101);G06F119/02(20200101);G06F119/04(20200101);
代理机构51203 电子科技大学专利中心;
代理人陈一鑫
地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
入库时间 2022-08-23 13:15:44

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2022-03-15

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发明专利权授予

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