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用于故障诊断的因果关系邻接矩阵特征提取方法

摘要

本发明提供一种用于故障诊断的因果关系邻接矩阵特征提取方法,其包括如下步骤:S1、采集原始故障监测数据为原始故障特征变量数据集;S2、对原始故障特征变量数据集进行预处理,得到预处理后的故障特征变量数据集X;S3、根据预处理后的故障特征变量数据集X构建因果关系网络图G;S4、根据因果关系网络图G进行故障特征提取,构建基于因果关系提取的新的故障特征变量数据集。本发明提供的用于故障诊断的因果关系邻接矩阵特征提取方法,应用在故障诊断领域,对于一个复杂系统或设备来说,能够对监测数据进行特征选择及特征提取,对预防故障或者维修提供针对性的建议,利用因果关系的展示也可以使模型更加透明,更具解释性,泛化能力更强,可信度更高。

著录项

  • 公开/公告号CN111860686A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京航空航天大学;

    申请/专利号CN202010756998.3

  • 发明设计人 刘杰;徐煜博;

    申请日2020-07-31

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N5/04(20060101);G06N7/00(20060101);

  • 代理机构11474 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人韩燕

  • 地址 100191 北京市海淀区学院路37号

  • 入库时间 2023-06-19 08:45:48

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-19

    授权

    发明专利权授予

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