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基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法

摘要

本发明提供一种基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法,涉及故障监测与诊断技术领域。基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法,首先采集工业生产过程的数据,并对其进行降维处理;然后对数据点按已标记数据点和未标记数据点进行初始标签标记,并计算软标签矩阵,通过软标签矩阵对故障数据的类别进行诊断;最后对新故障类型重新进行诊断,直到发现所有新的故障类型。本发明的基于工业大数据图半监督新类挖掘的故障诊断方法,实现了对原有故障类型的识别以及未知故障类型的发现,大大降低了故障类型的误报警率,同时提高了故障检测的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN107861481B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-12-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北大学;

    申请/专利号CN201711053861.6

  • 发明设计人 张颖伟;刘帅;李旭光;

    申请日2017-10-31

  • 分类号G05B19/418(20060101);G06F17/16(20060101);

  • 代理机构21109 沈阳东大知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘晓岚

  • 地址 110169 辽宁省沈阳市浑南区创新路195号

  • 入库时间 2022-08-23 10:45:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-10

    授权

    授权

  • 2018-04-24

    实质审查的生效 IPC(主分类):G05B19/418 申请日:20171031

    实质审查的生效

  • 2018-04-24

    实质审查的生效 IPC(主分类):G05B 19/418 申请日:20171031

    实质审查的生效

  • 2018-03-30

    公开

    公开

  • 2018-03-30

    公开

    公开

  • 2018-03-30

    公开

    公开

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