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一种基于尺寸特征相似性度量的模糊故障诊断预报表示方法

摘要

一种基于尺寸特征相似性度量的模糊故障诊断预报表示方法,在泡沫浮选领域,本发明公开了一种浮选过程的模糊故障诊断方式,以泡沫视觉时间序列特征提取为基础,定义了泡沫时间序列的子序列、子模式,采用历史数据信息建立历史特征趋势信息集,度量实时趋势特征与历史趋势特征集相似性,综合序列趋势信息对故障发生几率进行模糊化诊断。本发明提出了模糊故障诊断的概念,通过可靠性序列选取和异常因子设立,建立了浮选工况状态预报表示模型,对趋势走向的判断以及数值化的趋势走向可能性提出了一种新的解决方法。克服原有泡沫特征静态描述浮选过程的缺陷,及时发现工况异常征兆,对未来时刻故障可能性以数值化显示,利于工人操作、稳定优化生产。

著录项

  • 公开/公告号CN110148132B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中南大学;

    申请/专利号CN201910449394.1

  • 申请日2019-05-28

  • 分类号G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06T7/62;G06V10/74;G06K9/62;

  • 代理机构广州市红荔专利代理有限公司;

  • 代理人吝秀梅

  • 地址 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号

  • 入库时间 2022-08-23 13:30:19

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