[发明专利]使用条件模型来迁移故障样本以用于机器状况监视有效
| 申请号： | 201480078037.4 | 申请日： | 2014-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN106662867B | 公开（公告）日： | 2019-03-15 |
| 发明（设计）人： | 袁超;A·查克拉博尔蒂;H·黑克施泰因;H·韦伯 | 申请（专利权）人： | 西门子公司 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 李雪娜;刘春元 |
| 地址： | 德国*** | 国省代码： | 德国;DE |
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| 摘要： | 一种用于预测机器中的故障模式的方法，包括：从来自源机器和目标机器的一个或多个独立传感器的数据样本学习(31)针对源机器和目标机器中每一个的多变量高斯分布，使用针对独立传感器的多变量高斯分布从来自源机器和目标机器的一个或多个相关传感器的数据样本学习(32)针对源机器和目标机器中每一个的多变量高斯条件分布，使用针对源机器和目标机器的多变量高斯分布，将针对独立传感器的数据样本从源机器变换(33)到目标机器，以及使用经变换的独立传感器数据样本以及针对源机器和目标机器的条件高斯分布，将针对相关传感器的数据样本从源机器变换(34)到目标机器。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 条件 模型 迁移 故障 样本 用于 机器 状况 监视 | ||
【主权项】：
1.一种用于预测机器中的故障模式的计算机实现的方法，该方法由计算机来实现，包括以下步骤：从来自源机器和目标机器的一个或多个独立传感器的数据样本学习针对源机器和目标机器中每一个的多变量高斯分布，其中所述数据样本在针对每个机器的正常操作状况下获取；使用针对独立传感器的多变量高斯分布从来自源机器和目标机器的一个或多个相关传感器的数据样本学习针对所述源机器和所述目标机器中每一个的多变量高斯条件分布，其中所述数据样本在针对每个机器的正常操作状况下获取；使用针对源机器和目标机器的多变量高斯分布，将针对独立传感器的数据样本从源机器变换到目标机器；以及使用经变换的独立传感器数据样本以及针对源机器和目标机器的条件高斯分布，将针对相关传感器的数据样本从源机器变换到目标机器。
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