[发明专利]一种故障检测方法和系统在审
| 申请号： | 201610693517.2 | 申请日： | 2016-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN106295712A | 公开（公告）日： | 2017-01-04 |
| 发明（设计）人： | 张莉;薛杨涛;王邦军;张召;李凡长 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司11227 | 代理人： | 常亮 |
| 地址： | 215123 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了检测一种故障检测方法和系统，对预先收集的工业过程中的正常训练数据进行标准化预处理，并计算经过标准化预处理后的正常训练数据的相对密度；根据经过标准化预处理后的正常训练数据和相对密度建立训练样本数据集；为训练样本数据集建立密度诱导支持向量数据描述模型，对密度诱导支持向量数据描述模型的参数T进行定值处理，令参数T为相对密度的平均值，并利用密度诱导支持向量数据描述模型检测在工业过程中收集的测试数据是否为故障数据。本方案对密度诱导支持向量数据描述模型的参数T提供了定值，令参数T为相对密度的平均值，从而可以提高基于密度诱导支持向量数据描述的故障检测方法的稳定性，保证高效的故障检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 故障 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种故障检测方法，其特征在于，包括：对预先收集的工业过程中的正常训练数据进行标准化预处理，并计算经过所述标准化预处理后的所述正常训练数据的相对密度；根据经过所述标准化预处理后的所述正常训练数据和所述相对密度建立训练样本数据集；为所述训练样本数据集建立密度诱导支持向量数据描述模型，对所述密度诱导支持向量数据描述模型的参数T进行定值处理，令所述参数T为所述相对密度的平均值，并利用所述密度诱导支持向量数据描述模型检测在工业过程中收集的测试数据是否为故障数据。
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