[发明专利]一种卷烟厂烘丝机设备故障类型判定方法与装置

权利要求书

1.一种卷烟厂烘丝机设备故障类型判定方法，其特征在于，包括：

步骤一：获取待判定故障类型的第一数据集；所述第一数据集为烘丝机设备运行过过程中传感器检测到的各种传感器数据；

步骤二：从影响烘丝机设备运行的所有历史传感器数据特征中获取第二数据集[x₁,x₂,x₃,x₄,..x_i.,x_N]，所述第二数据集为烘丝机发生故障时对应的故障数据集,x_i为第i个故障样本点；

步骤三：利用基于模糊C均值聚类的方法，对所述第二数据集分别进行L次聚类，对应得到L个聚类结果；每个所述聚类结果包括K个聚类簇，每个所述聚类簇对应有一个聚类中心；

步骤四：根据所述L个聚类结果，利用哈希表构建离线故障索引库；所述离线故障索引库包括：L张哈希映射表，每张所述哈希映射表对应一个所述聚类结果；

步骤五：根据所述离线故障索引库，确定所述第一数据集的故障类型。

2.根据权利要求1所述的卷烟厂烘丝机设备故障类型判定方法，其特征在于，所述步骤三包括：

步骤31：根据聚类类别数目K、所述第二数据集中数据的个数N，随机初始化隶属度矩阵u_ij，得到初始化后的隶属度矩阵；其中，i表示该隶属度矩阵的第i行，j表示该隶属度矩阵的第j列；

步骤32：根据隶属度因子m以及所述初始化后的隶属度矩阵,对所述第二数据集进行初步聚类，得到初始聚类中心cj；

步骤33：根据所述初始聚类中心c_j更新所述隶属度矩阵；

步骤34：重复步骤33，直到本次隶属度矩阵的每一行中每个元素与上一次迭代的隶属度矩阵中对应行的对应元素的绝对差值小于预设隶属度阈值ε，从而得到最终的隶属度矩阵；

步骤35：以所述最终的隶属度矩阵作为所述第二数据集的一次聚类结果，所述一次聚类结果包括K个聚类簇，每个聚类簇包括若干个故障样本点；

步骤36：固定参数聚类类别数目，隶属度阈值，以δ作为扰动幅度因子，随机扰动隶属度因子L-1次，并以每次扰动后的隶属度因子重复步骤31-35，对应得到L-1次聚类结果。

3.根据权利要求2所述的卷烟厂烘丝机设备故障类型判定方法，其特征在于，所述步骤四包括：

步骤41：从所述L个聚类结果中选择其中一个聚类结果；

步骤42：将选择的聚类结果对应的K个聚类簇分别放入K个哈希桶；

步骤43：利用一张哈希表将所述K个聚类簇对应的聚类中心集C₁＝{c₁,c₂,...,c_k}与所述K个哈希桶映射起来，构建得到一张聚类中心-哈希桶映射哈希表；

步骤44：重复步骤41-43，将剩余的聚类结果分别采用所述哈希表一一进行映射，得到L-1张聚类中心-哈希桶映射哈希表；

步骤45：将步骤43与步骤步骤44得到共计L张聚类中心-哈希桶映射哈希表作为所述离线故障索引库。