[发明专利]基于相似性局部样条回归的工业过程故障诊断方法有效
| 申请号： | 201711188778.X | 申请日： | 2017-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN107748901B | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 张颖伟;邓瑞祥;张云洲 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/18 |
| 代理公司： | 21109 沈阳东大知识产权代理有限公司 | 代理人： | 梁焱 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于相似性局部样条回归的工业过程故障诊断方法，涉及故障监测与诊断技术领域。该方法通过采集工业过程数据，并进行部分标记和标准化处理，利用LSR方法求得预测标签，采用相似性分析方法对预测标签进行处理，对故障识别模糊的点进行标签修正，然后基于样条函数构建在线诊断模型，并采用岭回归的方法求得系数矩阵，在工业生产过程中采集新数据，通过在线诊断模型和系数矩阵求出其相应的标签，进行故障诊断。本发明解决工业生产过程中包含有大量的物理化学变量和图像声音视频等多源异构大数据的故障诊断问题，无需对所有工业生产数据进行故障识别，节约大量时间与人力，能大大降低误报警，提高故障检测的准确性和灵敏度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相似性 局部 回归 工业 过程 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于相似性局部样条回归的工业过程故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1：采集工业过程数据，建立测量数据集X∈R
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