[发明专利]一种多元回归模型优化的故障程度量化评估方法有效
| 申请号： | 201910024090.0 | 申请日： | 2019-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN109543357B | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 谭晓栋 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20 |
| 代理公司： | 成都顶峰专利事务所(普通合伙) 51224 | 代理人： | 王霞 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种多元回归模型优化的故障程度量化评估方法，包括故障程度评估建模，以及利用优化的测点、故障评估模型及故障程度指标进行故障程度计算。本发明计算测试样本的故障程度评估结果；计算测试样本的故障程度评估均方根矩阵；使用优化的评估模型、故障程度指标开展故障程度评估，优化选择的故障程度评估模型能综合故障数据采集的源头、故障程度指标提取、故障程度三方面关系确保评估均方根误差最小。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多元 回归 模型 优化 故障 程度 量化 评估 方法 | ||
【主权项】：
1.一种多元回归模型优化的故障程度量化评估方法，其特征在于：包括故障程度评估建模，以及利用优化的测点、故障评估模型及故障程度指标进行故障程度计算，故障程度评估建模包括如下步骤：S1.1、故障程度模拟与注入：模拟携带不同严重程度故障的部件并安装进系统，运行系统产生故障信号；S1.2、采集多元数据：系统内外部设置多个测点，监测故障传播引起的异常信号，获得不同故障程度下各个测点监测的故障信号集；S1.3、构建故障程度指标向量；S1.4、设定故障程度评估模型；S1.5、计算训练样本对应的故障程度评估模型系数矩阵，然后计算测试样本的故障程度评估结果；S1.6、计算测试样本的故障程度评估均方根误差；S1.7、优化选择测点、故障评估模型及故障程度指标。
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