[发明专利]一种故障诊断方法、系统、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201711320019.4 | 申请日： | 2017-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN108052974B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 张莉;薛杨涛;王邦军;凌兴宏;张召;李凡长 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 215104 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种故障诊断方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：分别获取目标设备在正常运行和故障运行时的与初始特征集对应的特征数据集，得到包括正常特征数据集和故障特征数据集的训练数据；分别计算正常特征数据集中每一特征数据与故障特征数据集中相应的特征数据之间对应的KL距离，得到KL距离集；采用支持向量机分类在训练数据上进行交叉验证；根据验证结果以及KL距离集中KL距离的大小，从初始特征集中确定出与故障运行相关的特征，得到最优特征集；当获取到目标设备的待诊断数据，则从待诊断数据中确定出与最优特征集对应的特征数据，然后利用该特征数据对目标设备进行相应的故障诊断。本申请有效地提升了后续故障诊断结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 故障诊断 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种故障诊断方法，其特征在于，包括：分别获取目标设备在正常运行和故障运行时的与初始特征集对应的特征数据集，得到包括正常特征数据集和故障特征数据集的训练数据；其中，所述初始特征集包括多种特征；分别计算所述正常特征数据集中每一特征数据与所述故障特征数据集中相应的特征数据之间对应的KL距离，得到KL距离集；采用支持向量机分类在所述训练数据上进行交叉验证，得到验证结果；根据所述验证结果以及所述KL距离集中KL距离的大小，从所述初始特征集中确定出与故障运行相关的特征，得到最优特征集；当获取到所述目标设备的待诊断数据，则从所述待诊断数据中确定出与所述最优特征集对应的特征数据，然后利用该特征数据对所述目标设备进行相应的故障诊断。
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