[发明专利]机械设备状态类别识别方法和系统在审
| 申请号： | 201610319621.5 | 申请日： | 2016-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN106017955A | 公开（公告）日： | 2016-10-12 |
| 发明（设计）人： | 黄俊里;宁德军;沈健 | 申请（专利权）人： | 上海数道信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G01M99/00 | 分类号： | G01M99/00 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所 31219 | 代理人： | 高彦 |
| 地址： | 200052 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明的机械设备状态类别识别方法和系统，将所接收的由至少一个传感器所采集的机械设备的采样信号数据在时间上每z个采样信号划分为一部分，共划分为M个部分，并对每一部分中的每个采样信号进行Ｎ‑1层小波分解为多个信号分量，且对同一部分中每一层的各个信号分量进行能量分布的归一化计算，以得到M个N维的样本特征值；根据所述M个N维的样本特征值建立与该机械设备的K个设备状态类别分别对应的单高斯模型，以供通过基于高斯模型的最大期望算法来计算对应该机械设备当前状态下的样本特征值所属于的单高斯模型，从而确定对应的设备状态类别；从而在例如进行故障诊断时，通过该技术方案可快速确定是何种故障，软件算法实现，成本低廉。 | ||
| 搜索关键词： | 机械设备 状态 类别 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种机械设备状态类别识别方法，其特征在于，包括：将所接收的由至少一个传感器所采集的机械设备的采样信号数据在时间上每z个采样信号划分为一部分，共划分为M个部分，并对每一部分中的每个采样信号进行N‑1层小波分解为多个信号分量，且对同一部分中每一层的各个信号分量进行能量分布的归一化计算，以得到M个N维的样本特征值；根据所述M个N维的样本特征值建立与该机械设备的K个设备状态类别分别对应的的单高斯模型，以供通过基于高斯模型的最大期望算法来计算对应该机械设备当前状态下的样本特征值所属于的单高斯模型，从而确定对应的设备状态类别。
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