[发明专利]一种基于多特征融合和宽度学习的故障监测与诊断方法有效
| 申请号： | 202110020406.6 | 申请日： | 2021-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN113159088B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 胡文凯;王琰;黎育朋;曹卫华;吴敏 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 张毅 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多特征融合和宽度学习的故障监测与诊断方法，该方法包括：获取实际工业过程中的历史过程信号；基于历史过程信号进行多特征提取，构建多特征向量；将多特征向量输入到宽度学习网络进行训练，获得故障诊断模型；将故障诊断模型应用于实际工业过程进行实时故障诊断；采用评价指标F1‑score评估该故障诊断模型的诊断性能，若Micro F1大于第一设定阈值且Macro F1大于第二设定阈值，则继续使用该故障诊断模型；否则，重新进行训练。本发明采用多特征融合方法，为故障诊断提供了更多的动态信息，提高了故障诊断的准确性，也解决了由多特征融合带来的运算量变大，导致故障诊断效率降低的问题，可以满足实际工业实时监测及诊断的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 融合 宽度 学习 故障 监测 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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